Python 如何将未知长度的数据帧列表与pandas中的另一个数据帧连接起来？

我正在尝试使用pandas concatenate将一个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函数。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遇到此错误

TypeError:无法连接“”类型的对象；只有 pd.Series、pd.DataFrame和pd.Panel（已弃用）对象是有效的

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在连接到

res\u train\u y

之前，我需要分离列表

res\u train\u x

，，正如错误消息所提到的，列表必须是

pd.Series

类型，至少连接才能工作。要做到这一点，您只需在列表上应用

pd.Series

，然后就可以连接。这里有一个例子

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)

---

修复示例的总体代码：

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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对最新问题的答复：

如果

res\u train\u x

和

res\u train\u y

都是数据帧的列表，则需要连接这些列表，然后连接数据帧，如下所示：

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

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正如错误消息所提到的，列表必须是

pd.Series

类型，至少串联才能工作。要做到这一点，您只需在列表上应用

pd.Series

，然后就可以连接。这里有一个例子

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)

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修复示例的总体代码：

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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对最新问题的答复：

如果

res\u train\u x

和

res\u train\u y

都是数据帧的列表，则需要连接这些列表，然后连接数据帧，如下所示：

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

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如果我正确理解了您的问题，您希望将列表

res\u train\u x

中的每个数据帧连接到数据帧

aa

您可以将其放入循环中，如下所示：

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

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如果我正确理解了您的问题，您希望将列表

res\u train\u x

中的每个数据帧连接到数据帧

aa

您可以将其放入循环中，如下所示：

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

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谢谢你的回复！我对我的问题做了一些修改。你能再检查一下吗？在连接它之前，我需要分离

res\u train\u x

。@Black\u Pulse也是一个pd.dataframe或pd.Series？这两个

res\u train\u x

和

res\u train\u y

都包含pd.dataframes。我想知道我是否可以传递用于连接它们的数据帧，因为我有另一个函数来处理

结果

，如果它是pd.Series或pd.dataframe。感谢您的回复！我对我的问题做了一些修改。你能再检查一下吗？在连接它之前，我需要分离

res\u train\u x

。@Black\u Pulse也是一个pd.dataframe或pd.Series？这两个

res\u train\u x

和

res\u train\u y

都包含pd.dataframes。我想知道我是否可以传递数据帧来连接它们，因为我有另一个函数来处理

结果

，如果它是pd.Series或pd.dataframe。谢谢！我有一个问题，我是否只需要通过系列，或者如果数据帧本身足以使用串联？我只测试了数据帧，它的工作原理与预期一样。谢谢！我有一个问题，我是否只需要通过序列，或者如果这样的数据帧足以使用concatenate？我只使用数据帧对其进行了测试，它可以按预期工作。