Python 寻找一种简单的方法来排列我的dfs以连接它们

我有大约12个数据帧，我期待垂直连接，因此我使用以下代码行：

all_data=pd.concat([df1,df2,df3....,df12],axis=0) 

打印所有数据时，出现的错误通知

cannot concatenate a non-NDFrame object

我认为问题在于，并不是所有的dfs在

类型

数据帧

中都检出了这些类型，并且所有这些类型的结果都是：

class 'pandas.core.frame.DataFrame'

“我想”几个小时后，我找到了错误的根源

尽管所有dfs共享相同的列名，但它们的顺序不同。例如：

list(df1.columns)=[title1,title2,title3]

而不同的df是：

list(df3.columns)=[title2,title3,title1]

我的问题是:

是否有任何方法可以对每个数据帧的dfs列进行排序，以便在不需要单独处理每个数据帧的情况下垂直连接它们

我的意思是，我可以只用一行代码来排列这些列吗

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提前感谢您阅读我的帖子

让我们使用列表理解和重新索引轴来尝试一下：

pd.concat([d.reindex_axis(sorted(d.columns),axis=1) for d in [df1,df2,df3,....df12]])

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让我们使用列表理解和重新索引轴来尝试此操作：

pd.concat([d.reindex_axis(sorted(d.columns),axis=1) for d in [df1,df2,df3,....df12]])

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返回“list”对象没有属性“reindex_axis”，我支持这可能是因为df1、df2、ect实际上是存储在变量中的dfs（作为函数的结果）。我刚刚发现了一个输入错误。重试。出现相同错误：AttributeError:“list”对象没有属性“reindex_axis”你能告诉我什么是类型（df1）吗？类“pandas.core.frame.DataFrame”。返回“list”对象没有属性“reindex_axis”我支持这可能是因为df1、df2、ect实际上是dfs（作为函数的结果）存储在Variables中我刚刚发现了一个输入错误。请再试一次。出现相同的错误：AttributeError:“list”对象没有属性“reindex_axis”您能告诉我什么是类型（df1）吗？类“pandas.core.frame.DataFrame”。