如何通过循环从函数结果创建多个DataFrame或合并为单表

场景说明 #

我有一个调用API获取数据的函数getAPICore(Year)，输入参数为年份。现在有一个包含唯一年份的DataFrame base_years，需要循环调用该函数，实现两个目标：

1. 生成多个以年份命名的DataFrame；
2. 将所有结果追加到单个DataFrame中，新增年份维度。

问题1：生成多个以年份命名的DataFrame #

原代码错误原因 #

你写的output_df_ + b_years = pd.DataFrame(getAPICore(b_years))属于语法错误，Python不允许通过字符串拼接的方式直接创建变量名。

正确实现方式 #

推荐用字典来存储这些DataFrame，既安全又方便后续调用：

# 初始化空字典存储各年份的DataFrame
year_dfs = {}

# 遍历base_years的年份列（假设年份存放在第一列，可根据实际调整索引）
for b_year in base_years.iloc[:, 0]:
    if b_year != '' and b_year >= 2017:
        # 以年份为键，存储对应的DataFrame
        year_dfs[f"output_df_{b_year}"] = pd.DataFrame(getAPICore(b_year))

后续要调用某一年的DataFrame，直接用year_dfs["output_df_2017"]即可。

如果一定要生成全局变量（不推荐，容易污染命名空间），可以用globals()：

for b_year in base_years.iloc[:, 0]:
    if b_year != '' and b_year >= 2017:
        globals()[f"output_df_{b_year}"] = pd.DataFrame(getAPICore(b_year))

问题2：追加到单个DataFrame并添加年份维度 #

原代码错误原因 #

pd.DataFrame.append()是DataFrame的实例方法，不能直接用类调用；而且每次赋值outputdf_name = ...会覆盖之前的结果，导致最终只有最后一次的数据。

正确实现方式 #

方法1：循环追加（适合数据量不大的场景）

# 初始化空DataFrame
output_df = pd.DataFrame()

for b_year in base_years.iloc[:, 0]:
    if b_year != '' and b_year >= 2017:
        # 调用API获取数据并转为DataFrame
        temp_df = pd.DataFrame(getAPICore(b_year))
        # 添加年份列作为新维度
        temp_df['year'] = b_year
        # 追加到主DataFrame（pd.concat比append高效，append已被官方弃用）
        output_df = pd.concat([output_df, temp_df], ignore_index=True)

方法2：先收集再合并（更高效，适合数据量大的场景）

df_list = []

for b_year in base_years.iloc[:, 0]:
    if b_year != '' and b_year >= 2017:
        temp_df = pd.DataFrame(getAPICore(b_year))
        temp_df['year'] = b_year
        df_list.append(temp_df)

# 一次性合并所有DataFrame
output_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DGMS89