Pandas升级后用concat替代append报错，如何修复？

你遇到的错误是因为pandas.concat()只能拼接Series或DataFrame对象，直接传入字典不符合要求。下面提供两种修复方案：

方案1：修正concat的使用方式 #

把单个字典转换为DataFrame后再进行拼接：

import pandas as bib_pandas
gpx = mod_gpxpy.parse(open(dir_file))   # 读取GPX文件
gpx_points = gpx.tracks[0].segments[0].points
data_frame = bib_pandas.DataFrame(columns=["lon", "lat", "elev", "time"])
for point in gpx_points:
    # 将单行字典转为DataFrame
    new_row_df = bib_pandas.DataFrame([{
        "lon": point.longitude,
        "lat": point.latitude,
        "elev": point.elevation,
        "time": point.time
    }])
    # 拼接并更新DataFrame
    data_frame = bib_pandas.concat([data_frame, new_row_df], ignore_index=True)

方案2：更高效的批量生成方式（推荐） #

循环中反复调用concat会频繁创建新对象，数据量大时性能低下。推荐先收集所有数据到列表，再一次性生成DataFrame：

import pandas as bib_pandas
gpx = mod_gpxpy.parse(open(dir_file))   # 读取GPX文件
gpx_points = gpx.tracks[0].segments[0].points

# 批量收集所有点位数据
point_data = []
for point in gpx_points:
    point_data.append({
        "lon": point.longitude,
        "lat": point.latitude,
        "elev": point.elevation,
        "time": point.time
    })

# 一次性生成DataFrame
data_frame = bib_pandas.DataFrame(point_data, columns=["lon", "lat", "elev", "time"])

这种方式不仅避免了弃用警告，还能大幅提升数据处理效率，是Pandas官方推荐的最佳实践。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者StOMicha