如何将未知长度的数据帧列表与熊猫中的另一个数据帧连接起来？

Question

我正在尝试使用 pandas concatenate 将数据帧列表与另一个数据帧连接起来，以用于张量流的训练功能。该列表包含未知数量的数据帧。

import pandas as pd

res_train_x = [a, b, c, d, e....]
# here each variable is a data frame. Ex: a = [], b = [], c = [] and so on
res_train_y  = aa

# this is how I need the code to work
result = pd.concat([a, b, c, d, e, ..., aa], axis=0)

# my existing code
result = pd.concat([res_train_x, res_train_y], axis=0)

我在运行现有代码时收到此错误。

TypeError：无法连接类型为“”的对象；只要 pd.Series、pd.DataFrame 和 pd.Panel（已弃用）obj 有效

在与res_train_y 连接之前，我需要将列表res_train_x 分开。

Answer 1

正如错误消息所提到的，列表必须是 pd.Series 类型，至少要使串联工作。为此，您只需在列表上应用pd.Series，然后您就可以连接。这是一个例子

import pandas as pd 
# given two lists a and b
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
# if you try to concatenate them with converting to pd.Series
pd.concat([a, b], axis=0)
# You will get a type error:
# TypeError: cannot concatenate object of type "<type 'list'>"; only pd.Series, pd.DataFrame, and pd.Panel (deprecated) objs are valid

# if you convert to pd.Series before concatenate, it works:
pd.concat([pd.Series(a), pd.Series(b)], axis=0)

示例输出为：

Out[5]: 
0    1
1    2
2    3
0    4
1    5
2    6
dtype: int64

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修复您的示例的整体代码：

import pandas as pd 
res_train_x = [1, 2, 3]
res_train_y = [4, 5, 6]
result = pd.concat([pd.Series(res_train_x), pd.Series(res_train_y)], axis=0)

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更新问题的答案：

如果res_train_x 和res_train_y 都是数据框列表，则需要将列表连接起来，然后再连接数据框，如下所示：

all_dfs = res_train_x + res_train_y
result = pd.concat(all_dfs, axis=0)

Answer 2

如果我正确理解您的问题，您希望将列表res_train_x 中的每个数据框连接到数据框aa。

你可以把它放在一个循环中：

for i in range(len(res_train_x)):
    new_df = pd.concat([res_train_x[i], res_train_y],axis=0)