Python 只有最后一行被添加到dataframe

Python 只有最后一行被添加到dataframe,python,pandas,Python,Pandas,我试图从JSON web响应中提取一些数据,在我的for循环中,通过数据,我想要的数据被打印出来。但是当我打印df.head()时,它缺少一些行 modules = i['modules'] for j in modules: row2 = pd.DataFrame([j['dashboard_data']]) row2['ID'] = j['_id'] row2.rename(columns={"Temperature":"temp_outside", "Hum

我试图从JSON web响应中提取一些数据,在我的for循环中,通过数据,我想要的数据被打印出来。但是当我打印df.head()时,它缺少一些行

modules = i['modules']    
for j in modules:
    row2 = pd.DataFrame([j['dashboard_data']])
    row2['ID'] = j['_id']
    row2.rename(columns={"Temperature":"temp_outside", "Humidity": "humidity_outside"}, inplace=True)
    print(row2)

row2.head(5)
输出来自打印(第2行)

row2.head的输出(5)

我原以为第2行有3行。头(5),但我只得到1行

下面是一个链接,指向响应外观的示例


我成功了。感谢:)

可能打印结果来自循环的不同迭代,而在最后一个循环中只有一行。在您的评论之后,我尝试将第2行附加到另一个数据帧中(在循环中,与打印位置相同),然后打印该数据帧。威奇空手而归。你能详细说明一下吗?我显然很愚蠢:pI建议您在enumerate(modules):中将i,j的循环更改为
,并在循环的第一行添加一行
print(i)
,这样您就可以知道每一行来自哪个迭代。噢,谢谢!)至少我现在知道在每次迭代中打印什么了。所以这很重要。我会在这里再弄一些
     time_utc  temp_outside  humidity_outside  min_temp  max_temp  \
0  1571909773          11.5                72       8.2      11.5   

   date_max_temp  date_min_temp temp_trend                 ID  
0     1571909773     1571868001         up  00:00:00:0f:00:f0  
     time_utc  Rain  sum_rain_1  sum_rain_24                 ID
0  1571909805     0           0            0  00:00:00:00:0d:0c
     time_utc  WindStrength  WindAngle  GustStrength  GustAngle  max_wind_str  \
0  1571909805            16        266            39        193            44   

   max_wind_angle  date_max_wind_str                 ID  
0             221         1571903768  00:00:00:00:ba:a0  
    time_utc    WindStrength    WindAngle   GustStrength    GustAngle   max_wind_str    max_wind_angle  date_max_wind_str   ID
0   1571909805  16  266 39  193 44  221 1571903768  00:00:00:00:ba:a0
 for l, j in enumerate(modules):
        #print(l)
        #print('############################')
        row2 = pd.DataFrame([j['dashboard_data']], index=[0])
        row2['ID'] = j['_id']
        row2.rename(columns={"Temperature":"temp_outside", "Humidity": "humidity_outside"}, inplace=True)
        #print(row2)
        df2 = df2.append(row2, sort=True)