python - 如何使用 pd.concat 在 For 循环中将多个 DataFrame 合并在一起

Question

我正在使用 Dark Sky API 和 darkskylib 库来创建纽约市的年度、每小时天气预报。

nyc.hourly 返回一个包含所有天气数据的 DataBlock，我可以从中调用接下来 24 小时的温度。

基本上，我的问题是变量holding似乎没有将两个日期的温度加在一起，而只是返回最后一个日期。我认为我的所有缩进都是正确的，但也许不是。

import time
import pandas as pd

from darksky import forecast
NYC = 'API Key',40.7128,-74.0060

from datetime import date, timedelta, datetime

l = 2

for i in range(0,l):
    nyc = forecast(*NYC, time=date_list[i])

    nyc.refresh(units='si', extend='hourly')
    # change units to SI units

    n = len(nyc.hourly)

    temp = []
    unix_time = []
    year = []

    # create a list of hourly temperatures for the day in question
    for i in range(0,n):
        hourly_temp = nyc.hourly[i].temperature
        temp.append(hourly_temp)
    year.append(temp)
    holding = pd.DataFrame(temp)
final = pd.concat([holding], ignore_index=True)

注意；我在代码的开头定义了date_list，它有点长，但这就是它返回的内容，并且它的条目是字符串。

>>> date_list
['2016-01-01T00:00:00', '2016-01-02T00:00:00']

Answer 1

尝试这个设置。您需要存储所有 holding 数据帧并在最后将它们组合起来。字典是执行此操作的便捷方法。

holding = {}
l = 2

for i in range(0, l):
    # perform calculations
    holding[i] = pd.DataFrame(temp)

final = pd.concat(list(holding.values()), ignore_index=True)