如何将for循环生成的numpy数组动态存入pandas DataFrame的对应列

错误原因 #

• 逻辑嵌套错误：你将DataFrame初始化、全列赋值的逻辑放在了遍历每日数组的循环内部。每遍历到一天的数据，就会新建空DataFrame，再把当天的数组赋值给全部10列，最后一次循环执行的是第10天的逻辑，因此所有列最终都被覆盖为第10天的数值。
• 冗余的展平逻辑：numpy数组展平不需要嵌套for循环逐个取值append，直接调用.flatten()方法即可实现，执行效率远高于手动循环。
• 字典Key不匹配：你的存储字典里的键是day_1、day_2…day_10，但代码取值时拼接的是day_'+str(days)+'_rf'，会直接触发KeyError。

修正后代码 #

import numpy as np
import pandas as pd

day = 10
# 先初始化空DataFrame，不要放在循环内部
df_xyz = pd.DataFrame()

for days in np.arange(1, day+1):
    # 匹配字典的key，去掉多余的_rf后缀
    numpy_array_to_iterate = df_dictionary['arrays_to_iterate'][f'day_{days}']
    # 直接展平数组
    flatten_arr = numpy_array_to_iterate.flatten()
    # 只给当前天对应的列赋值，不要循环给所有列赋值
    col_name = f'variable_day_{days}'
    df_xyz[col_name] = flatten_arr

df_xyz

代码说明 #

1. 把DataFrame初始化放在循环外部，避免每次遍历都清空之前已经赋值的列
2. 每次遍历只给当前日期对应的列赋值，不会覆盖其他列的内容
3. 用numpy自带的flatten方法替代双层循环，代码更简洁、执行速度更快
4. 修正了字典key的拼写，和你存储的结构匹配

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Abhilash Singh Chauhan