python - pandas 中的 pd.concat 出现 TypeError : cannot concatenate object of type ''; only Series and DataFrame objs are valid

Question

我有 2 个数据框。我将它们切片以创建 2 个子集数据帧。创建子集后，我想连接这 2 个子集，然后分析连接后的子集。

第一个子集数据框

year_d_df = df_calender[['year']]

第二个子集数据框

daily_df_train = pd.DataFrame(df_train.loc[:,'d_1':].sum(), columns = ['Count'])

重命名第二个子集数据帧索引，使它们与子集数据帧 1 相同。这是连接的先决条件。索引必须相同，否则 NaN 值将作为连接过程的一部分插入。

idx=0
for value in daily_df_train.index:
    if idx < 1914:
        daily_df_train.rename({value: idx}, axis = 'index', inplace=True)
        idx += 1

创建了以上 2 个子集。如果我对它们进行类型化，它们将作为数据框返回。但是当我尝试连接它们时，我得到了 TypeError。

连接子集数据帧:

yearly_trend = pd.concat(['daily_df_train','years_d_df'])

TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-101-e5e68495a055> in <module>
        yearly_trend = pd.concat(['daily_df_train','years_d_df'])

----Error
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py

TypeError: cannot concatenate object of type '<class 'str'>'; only Series and DataFrame objs are valid

两个子集都是数据框。它们都有 1 列，每列都是 int64 类型。那么，为什么这段代码会产生 TypeError？

Answer 1

我认为问题在于变量标识符在引号中。因此，您尝试连接字符串而不是数据帧本身。尝试:

    yearly_trend = pd.concat([daily_df_train,years_d_df])