我为你的问题提供了一个可能的解决方案，我创建了一个列表，并在其中添加了答案：

sex=[]
country=[]
sport=[]
reason_no_sport=[]
football=[]
basket=[]
swimming=[]
interview='doing'
while interview.upper()=='DOING':
    if((input('Can you answer some questions?: ')).upper()=='YES'):
        sex.append(input('your sex: '))
        country.append(input('where do you come from?: '))
        s=input('have you ever play sport?: ')
        sport.append(s)
        if s.upper() == 'NO': 
            reason_no_sport.append(input('why didnt you play sport?:'))
            football.append(np.nan)
            basket.append(np.nan)
            swimming.append(np.nan)
        else: 
            reason_no_sport.append(np.nan)
            football.append(input('have you ever play football?: '))
            basket.append(input('have you ever play basket?: '))
            swimming.append(input('have you ever play swimming?: '))
    if((input('Do you want to do another interview?: ')).upper()=='YES'):
         continue
    else:
        break
df=pd.DataFrame()
df['sex']=sex
df['country']=country
df['sport']=sport
df['reason_no_sport']=reason_no_sport
df['football']=football
df['basket']=basket
df

输出示例：
x一个一个一个一个x一个一个二个x
你也可以创建一个列表（name），并请求名称，然后将其用作DataFrame索引：
name=[]
name.append(input('what is your name: '))
df.reindex(name)

我得到的 Dataframe 在同一列中有多个答案，而不是像答案数量那样有多行
要解决这个问题，只需：

df = pd.DataFrame({"sex": sex_list,
          "country": country_list,
          "sport": sport_list,
          "why didnt you play sport?": reason_no_sport_list,
          "football": football_list,
          "basket": basket_list,
          "swimming": swimming_list})

因为它们已经是列表了，所以不需要使用另一对方括号将它们 Package 到另一个列表中。

正确构建 Dataframe

但是要小心：您可能希望在最终的数据框中为每个回答调查的人分配一行，列表不会记住这一点，因为在您的调查中，您不会每次都向所有列表添加元素（您有if else）。
要解决这个问题，你有两个办法。
1.每次向每个列表添加一个元素。编辑您的if else语句，以便当用户没有回答问题时，向相应的列表添加一个None值，就像在@lostCode answer中所做的那样。
1.完全不要使用列表。从头创建一个空的 Dataframe ，并将答案作为新行存储在其中。
例如，您可以执行以下操作创建空 Dataframe ：

column_names = ["sex","country","sport",
      "reason_no_sport_list","football","basket","swimming"]

df = pd.DataFrame(columns=column_names)

然后，每次向其他人提出调查时，在df的末尾添加一行None值：

df = df.append(pd.Series([None]*len(column_names), index=column_names), ignore_index=True)

然后，您可以在询问时直接编辑df的最后一行。例如：

sex = input('your sex: ')
df.loc[len(df)-1, 'sex'] = sex