取得したデータをデータフレーム化したいのですが、うまくいきません。

###質問内容

取得したデータをデータフレーム化、既存データに追加したいです。
そのためにまず取得したデータをデータフレーム化したいのですが、うまくいきません。
ご教授いただければありがたいです。

###ゴール

最終目的としてはcsv上の企業コードを読み込み、そのコードをループで検索、企業情報を抜きたいです。またcsvに自動出力されるところまで実現したいです。

###コード

繰り返し検索→取得する必要があるのでseleniumを用いています。
まだ調べきれていないのですが、pandasでデータフレーム上のコードを読み込み→seleniumで検索→取得→pandasで出力という流れをイメージしています。

本質問は取得→DF化に関する質問です。

python
1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.common.keys import Keys
3import time
4import pandas as pd
5
6#read code
7
8df = pd.DataFrame({'SC': ['1401', '1431','1436'],
9                   '社名': ['MBS', ' Lib_Work', 'フィット'],
10                   '業種': ['建築','建築','建築']},)
11
12data = df.SC
13
14#launch the webdriver
15driver = webdriver.Chrome("C:/users/detec/chromedriver")
16TARGET_URL = "https://kabutan.jp/"
17driver.get(TARGET_URL)
18time.sleep(2)
19
20#access individual page and obtain info
21
22for code in data:
23    search_box = driver.find_element_by_id('input_id')
24    search_box.clear()
25    search_box.send_keys(code)
26    time.sleep(1)
27    search_box.submit()
28    time.sleep(1)
29    
30    info_xpath = '//*[@id="kobetsu_right"]/div[4]/table/tbody/tr[3]/td'
31    url_xpath = '//*[@id="kobetsu_right"]/div[4]/table/tbody/tr[2]/td/a'
32    get_info = driver.find_element_by_xpath(info_xpath)
33    get_url = driver.find_element_by_xpath(url_xpath)
34    info = get_info.text
35    url = get_url.text
36
37#to_csv

###試したこと
for構文後にdfで新しい列を作るなど試みましたが、別DF作成後に既存DFと結合する方がわかりやすいかと思い変更いたしました。

###追記

python
1 info_df = pd.DataFrame()
2    for (info,url) in (infos,urls):
3        df['info'] = info
4        df['url'] = url

をしてみましたが、too many values to unpack (expected 2)となりました。

ちなみに

python
1df['info'] = get_info.text
2df['url'] = get_url.text

でDFに格納しようとすると

SC 社名業種 info url
0 1401 MBS 建築太陽光発電設備が標準の戸建販売。不動産投資、クリーンエネルギー投資事業も。
1 1431 Lib_Work 建築太陽光発電設備が標準の戸建販売。不動産投資、クリーンエネルギー投資事業も。
2 1436 フィット建築太陽光発電設備が標準の戸建販売。不動産投資、クリーンエネルギー投資事業も。

0 https://www.fit-group.jp/
1 https://www.fit-group.jp/
2 https://www.fit-group.jp/

と同じ結果が三連続格納されてしまいます。