根据条件向dataframe中增加行

问题遇到的现象和发生背景

这里，对tau这一列，如果tau里面，右边的-左边的=1则增加一行，并且增加的一行为重复本行的值。
即对第一个数据[1,3]，3-1=2，所以重复两行数据。变成下图

问题相关代码，请勿粘贴截图

import numpy as np
import pandas as pd
import csv
from scipy.stats import norm
from pandas import DataFrame
tau = pd.read_csv("C:/Users/DELL/Desktop/dthu.csv", header=0, usecols=['tau'])
tau = np.array(tau)

buck=[]
for x,y in range(len(tau)):
    if y-x==0:
        continue
    if y-x!=0:

运行结果及报错内容

我的解答思路和尝试过的方法

我想要达到的结果

import pandas as pd
import numpy as np


def copy(df, row, exist):  # 自定义函数，用以根据计算结果进行行的复制任务
    idx = []
    for r in range(exist):
        idx.append(row)
    return df.iloc[idx, :]


DF = pd.read_csv("test.csv", header=0)
tau = np.array(DF[['tau']])
"""
源文件的内容是这样的
   date  time     tau
0     1    11  [1, 3]
1     2    22  [3, 4]
2     3    33  [5, 5]
"""

dfs = []
for t in range(len(tau)):  # 遍历每一行，计算应产生几个表，然后将各部分存在dfs列表里
    left = eval(tau[t][0])[0]
    right = eval(tau[t][0])[1]
    compare = right - left
    EXIST = compare + 1
    dfs.append(copy(DF, t, EXIST))

result = dfs[0]
for index in range(1, len(dfs)):  # 拼接每个在dfs中的子结构
    step = dfs[index]
    result = pd.concat([result, step])

result.reset_index(drop = True, inplace = True)  # 结果是拼凑而成的，所以可以重置以消除重复的索引

print(result)  # to_csv()也可以写
"""
运行后的结果是这样的
   date  time     tau
0     1    11  [1, 3]
1     1    11  [1, 3]
2     1    11  [1, 3]
3     2    22  [3, 4]
4     2    22  [3, 4]
5     3    33  [5, 5]
"""