我想将数据保存在四个Pandas数据框中
我假设您可以使用嵌套的DataFrame，因为您没有另外指定，并且您所需的输出结构没有表示任何反对它的内容。如果您想将其扁平化，那么我需要有关输出结构的更多详细信息，最好还需要一些输出示例。
你可以用类似

def dict2df(seasonDict:dict):
    df = pd.DataFrame(seasonDict).T.rename_axis('Year', axis='rows')
    return df.rename(lambda n: f'Hour {n}', axis='columns')

或

def dict2df(seasonDict:dict):
    return pd.DataFrame([{'Year': yk, **{
        f'Hour {hk}': hdf for hk, hdf in yd.items()
    }} for yk, yd in seasonDict.items()]).set_index('Year')

[我写了第二个，然后才意识到/发现 {column-〉{index-〉value}} 是pd.DataFrame的有效输入结构，并且pm_10_abs_season中的4个字典具有 {index-〉{column-〉value}} 结构，它只需要是transposed（.T）以非常接近您想要的输出结构。第二个版本看起来确实快了一点点（约10%），但我不确定您是否认为这一点足够重要。]
无论如何，我生成了一个test input（seasons_dfs）来模拟您的pm_10_abs_season（但是其中的DataFrame只有一个包含字符串'<DataFrame>'的单元格）

seasonRef = {k:v for k,v in enumerate(['winter','spring','summer','autumn'],1)}
# seasonRef = {1: 'winter', 2: 'spring', 3: 'summer', 4: 'autumn'}

seasons_dfs = {sk: {yk: {
    hk: pd.DataFrame(
        {f'{sn[0]}_{str(yk)[-2:]}':{f'hour{hk:0>2}':f'<DataFrame>'}}
    ) for hk in range(24)
} for yk in range(2005,2019)} for sk,sn in seasonRef.items()}

然后使用函数（* dict2df(sd) *）将其转换为 Dataframe 字典（nestedDfs）。

nestedDfs = {
    seasonRef.get(s, f'[season {s}]'): dict2df(sd) 
    for s, sd in seasons_dfs.items()
}

nestedDfs中的4个 Dataframe 应该具有您所需的输出结构：第一节第一节第一节第一节第二节第一节第三节第一节