如何在循环中借助迭代器动态调用多个DataFrame并绘图？

你当前的写法无效，核心原因是给plotly传入的是字符串形式的变量名（比如"df_hour0['hour']"），而不是实际的DataFrame列数据（df_hour0['hour']这个Series对象），plotly无法通过字符串解析获取真实数据。

更合理的实现步骤： #

1. 用字典存储所有小时的DataFrame（替代exec生成零散变量）

不要用exec生成df_hour0到df_hour23这些独立变量，改用字典统一存储，既整洁又方便循环调用：

N = 24
# 用字典推导式快速生成，key为小时数，value为对应小时的DataFrame
hour_dfs = {i: df_m_a_meaned[df_m_a_meaned['hour'] == i] for i in range(N)}

如果习惯逐行循环写法，也可以这样写：

hour_dfs = {}
for i in range(N):
    hour_dfs[i] = df_m_a_meaned[df_m_a_meaned['hour'] == i]

2. 循环字典生成图表

直接从字典中取出对应小时的DataFrame，传入plotly的Box组件：

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[
    go.Box(
        x=hour_dfs[i]['hour'],
        y=hour_dfs[i]['priceNum'],
        name=f"小时 {i}"  # 可选：给每个箱线图添加名称，让图例更清晰
    ) for i in range(N)
])

fig.show()

额外提示：为什么不推荐用exec生成变量？ #

• 污染全局命名空间，变量过多后难以管理和排查问题
• 代码可读性差，后续维护成本高
• 容易出现语法错误，排查起来麻烦

内容的提问来源于stack exchange，提问作者wolliumm