Pandas v2.1.0+：替代已弃用的空DataFrame.concat()的方案

在Pandas 2.1.0及以上版本中，直接用pd.concat([df1, df2])合并可能为空的DataFrame会触发如下警告：

FutureWarning: The behavior of DataFrame concatenation with empty or all-NA entries is deprecated. In a future version, this will no longer exclude empty or all-NA columns when determining the result dtypes. To retain the old behavior, exclude the relevant entries before the concat operation.

原有的多分支判断写法虽然能解决问题，但代码繁琐且扩展性差，以下是更优的解决方案：

方案1：筛选非空DataFrame后合并 #

# 收集所有非空的DataFrame
non_empty_dfs = [df for df in [df1, df2] if not df.empty]
# 合并非空DataFrame，若无有效数据则返回空DataFrame
result_df = pd.concat(non_empty_dfs) if non_empty_dfs else pd.DataFrame()

这种写法通过列表推导式先过滤掉空的DataFrame，只对有数据的对象执行concat，完全符合警告提示中“在concat前排除相关条目”的要求，既避免了警告，又简化了逻辑。如果后续需要合并更多DataFrame，只需在[df1, df2]列表中添加新对象即可，无需修改条件判断，扩展性更强。

方案2：一行简洁写法 #

如果追求代码紧凑，也可以压缩为一行：

result_df = pd.concat([df for df in [df1, df2] if not df.empty]) if any(not df.empty for df in [df1, df2]) else pd.DataFrame()

功能和方案1完全一致，适合喜欢精简代码的场景。

对比原方案 #

原有的if-elif多分支写法在仅合并两个DataFrame时还能应付，但当需要合并的DataFrame数量增加时，代码会变得冗长且难以维护；而筛选非空列表的写法逻辑统一，适配任意数量的DataFrame合并场景，代码更简洁易读。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Timothee W