df_daily=df.resample('D').apply(list)

这行代码的作用是对`df`进行重采样，将其转换为按天采样的数据，并将每天的数据按照列表的形式存储在`df_daily`中。`resample()`是Pandas中用于重采样的函数，它可以将时间序列数据从一个频率转换为另一个频率，例如从按小时采样转换为按天采样。在这行代码中，`'D'`表示按天采样，即将原始数据中的每一天汇总为一个数据，并对每一天的数据应用`list`函数，将其转换为列表形式。

这样做的目的是为了方便后续对按天聚合的数据进行处理和分析。按天聚合后的数据可以更方便地计算每天的统计量，例如最大值、最小值、平均值等。`df_daily`中的数据也可以通过`resample()`函数再次转换为其他频率的数据，例如按小时、按周等。

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import pandas as pd df=pd.read_csv('C:/Users/86147/OneDrive/文档/数据.csv') df['DATA_TIME']=pd.to_datetime(df['DATA_TIME']) df.set_index('DATA_TIME',inplace=True) df_daily=df.resample('D').apply(list) hour_date=pd.DataFrame() for day in df_daily.index: date_range=pd.date_range(day,periods=24,freq='H') daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)']).set_index(date_range) hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df]) print(hour_date)这串代码为什么会报错：键值不匹配

这段代码可能会出现“键值不匹配”的错误，是因为在执行`hour_date=pd.concat([hour_date,daily_df])`时，`hour_date`和`daily_df`的列名不匹配。可以尝试在`daily_df`的列名上添加一个前缀，以与`hour_date`的列名匹配，例如：

daily_df=pd.DataFrame(df_daily.loc[day]['NVL(A.TEMP,0)'], columns=['TEMP']).set_index(date_range)

这样可以将`daily_df`的列名改为`TEMP`，与`hour_date`中的列名匹配。