python - 用for循环附加列表并在python中的每个单元格中获取多个值
问题描述
我正在尝试使用 for 循环运行 3 次优化并将结果存储在一个数据帧中。
在每次优化（for 循环的元素）之后，我附加结果列表并能够在一个列表中获得所有结果。但是，当我尝试将列表转换为数据框时，每个优化都得到一行，每个单元格中对应于变量名称和优化编号的多个值如下所示：
Date = []
results = []
for idx, df in enumerate([df0,df1,df2]):
model = ConcreteModel()
model.T = Set(initialize=df.hour.tolist(), ordered=True)
...
# Solve model
solver = SolverFactory('glpk')
solver.solve(model)
Date = list(df['Date'])
results.append([Date, model.Ein.get_values().values(), model.Eout.get_values().values(),
model.Z.get_values().values(), model.NES.get_values().values(),
model.L.get_values().values()])
df_results = pd.DataFrame(results)
df_results.rename(columns = {0: 'Date', 1: 'Ein', 2:'Eout', 3:'Z', 4:'NES', 5:'L'}, inplace = True)
df_results
## The output of the df is:
Date Ein
0 [2019-01-01, 2019-01-01, 2019-01-01, 2019-01-0... (0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, ... (0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, ... (0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 4.0, 5.0, 5.0, ... (0.0, 0.0, -100.0, -100.0, -100.0, 0.0, -100.0... (16231.0, 16051.0, 15806.0, 15581.0, 15610.0, ...
1 [2019-01-16, 2019-01-16, 2019-01-16, 2019-01-1... (0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, ... (0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0, ... (0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.5, 1.5, 2.5, 3.5, ... (0.0, -100.0, 0.0, 0.0, 0.0, 50.0, -100.0, -10... (17643.0, 18654.0, 20462.0, 20448.0, 20305.0, ...
2 [2019-01-31, 2019-01-31, 2019-01-31, 2019-01-3... (0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, ... (0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, ... (0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 3.0, 3.0, ... (0.0, 0.0, -100.0, 0.0, -100.0, -100.0, -100.0... (22155.0, 22184.0, 21510.0, 21193.0, 20884.0, ...
#The output of the list named results is:
[[['2019-01-01',
'2019-01-01',
'2019-01-01',
...
'2019-01-15',
'2019-01-15',
'2019-01-15',
'2019-01-15',
'2019-01-15',
'2019-01-15',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16'],
dict_values([0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
...
-1.11022302462516e-16, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.11022302462516e-16, 0.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0, 0.166666666666667, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.333333333333333, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.666666666666667, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]),
dict_values([0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.5, 0.25, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.25,
...
0.333333333333333, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.5, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.166666666666667, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.833333333333333, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.166666666666667, 0.0, 0.0, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.25, 0.125, 0.0625, 0.03125, 0.015625, 0.0078125, 0.00390625, 0.001953125, 0.0009765625, 0.00048828125, 0.0]),
dict_values([0.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0, 4.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.5, 0.5, 0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 4.5, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 5.0, 5.0, 4.0, 3.0, 3.0, 3.0,
...
0.142857142857143, 0.142857142857143, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 4.0, 3.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 5.0, 5.0, 4.0, 3.0, 3.0, 3.0, 2.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.33333333333333, 1.33333333333333, 0.666666666666667, 0.666666666666667, 0.5, 0.25, 0.125, 0.0625, 0.03125, 0.015625, 0.0078125, 0.00390625, 0.001953125, 0.0009765625, 0.00048828125, 0.00048828125]),
[['2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
'2019-01-16',
...
Is it because each result in the for loop has de different dictionary? How could my results in this form:
Date Ein Eout Z NES L
0 2019-01-01 1.0 0.0 1.0 -100.0 16231.0
1 2019-01-01 1.0 1.0 0.0 100.0 16051.0,
...
解决方案
您不断地追加results创建错误维度的列表列表。我希望这个解决方案对你有用 -
df_results = pd.DataFrame(zip(Date, model.Ein.get_values().values(), model.Eout.get_values().values(),
model.Z.get_values().values(), model.NES.get_values().values(),
model.L.get_values().values()))
如果没有，请告诉我。
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