使用 concat 作为字典我得到错误：第一个参数必须是 pandas 对象的可迭代对象，您传递了一个“DataFrame”类型的对象答案

【问题标题】：Using concat for a dictionary I get the error: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame"使用 concat 作为字典我得到错误：第一个参数必须是 pandas 对象的可迭代对象，您传递了一个“DataFrame”类型的对象
【发布时间】：2019-10-23 11:10:50
【问题描述】：

我有一个带有数据框的字典，看起来像这样：

dataframes = {'Df_20100101': DataFrame, 'Df_20100102': DataFrame, 'Df_20100103': DataFrame}

所有数据框都具有相同的变量（价格、交易量和日期）和相同的索引。我想将所有不同的数据帧放入 1 个数据帧中。我使用以下代码：

df = pd.concat([pd.concat(v,ignore_index=True) for k,v in dataframes.items()])

但是，我收到一个错误：the first argument must be iterable of pandas objects, you passed an object of type "DataFrame"。

是不是因为所有变量都有相同的Index？

谁能帮帮我？

谢谢！

【问题讨论】：

df = pd.concat([v for _,v in dataframes.items()], ignore_index=True)?我不知道你为什么打电话给concat 两次
您能否在提供建议时更具建设性？为什么你说它没有任何意义？我们是来帮忙的。是的，它是一个字典，具有不同的数据框，具有相同的变量但不同的观察结果。
因为'Df_20100101': DataFrame 等上突出显示的语法表明您将通用 df 构造函数存储在字典中，但这并不是您实际在做的事情。这是它呈现给我的方式和我自己的阅读的结合。
好的，这就是问题所在。非常感谢您的帮助。
别担心，对于沟通不畅表示歉意 :) 是否完全解决了您的问题？

标签： python pandas dictionary concat

【解决方案1】：

您在字典中的各个数据帧上调用 pd.concat（您有嵌套的 pd.concat() 调用）。相反，您只需要一个列表解析来将数据帧收集到一个列表中并在此调用 .concat()：

df = pd.concat([v for _, v in dataframes.items()], ignore_index=True)

for k, v 也完全有效，但习惯上将_ 用于您要丢弃的值，并且您不要在此处使用密钥。

你也可以只使用.values():

df = pd.concat(dataframes.values(), ignore_index=True)

【讨论】：