Pandas中apply生成DataFrame后，为何concat两种写法效果不同？

先明确testapply的本质：它是一个pandas Series，这个Series的每一个元素都是你自定义函数返回的独立DataFrame对象。

为什么第一种写法可行？ #

pd.concat([testapply[0],testapply[1],testapply[2],testapply[3]])

这里你手动把Series里的4个DataFrame元素提取出来，放进了一个列表。pd.concat的核心逻辑就是接收可迭代的DataFrame/Series集合，然后按指定轴（默认是行方向）拼接。这个列表里全是DataFrame，完全符合concat的预期输入，所以能正常拼接成一个大的DataFrame。

为什么第二种写法不行？ #

pd.concat([testapply])

这里你把整个Series对象放进列表传给concat，相当于让concat去拼接这个Series本身。但concat不会自动解析Series内部的DataFrame元素，它只会把这个Series当作普通拼接单元处理。最终得到的是一个以原Series为基础的结构（本质是带MultiIndex的DataFrame，每个单元格存的是原来的小DataFrame对象），完全不是你想要的拼接效果。

正确的简化写法 #

既然testapply本身就是存储DataFrame的可迭代对象（Series是可迭代的），直接把它传给concat就行：

pd.concat(testapply)

这样concat会自动遍历Series里的每个DataFrame元素，把它们按行拼接成大DataFrame，效果和第一种写法完全一致，还更简洁。

验证小技巧 #

你可以打印type(testapply)，会看到输出是pandas.core.series.Series；再打印testapply.iloc[0]，能直观看到这是一个DataFrame对象。对比两种concat写法的输出结果，就能清晰看到差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wietze314