如何修复：第一个参数必须是 pandas 对象的可迭代对象，您传递了“dataframe”类型的对象；

使用 Python 时可能遇到的一个常见错误是：

 TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object
           of type "DataFrame"

当您尝试使用concat()函数将两个 pandas DataFrame 添加在一起而不将 DataFrame 名称放在括号中时，通常会发生此错误。

以下示例展示了如何在实践中解决此错误。

如何重现错误

假设我们有以下两个 panda DataFrame：

 import pandas as pd

#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' x ': [25, 14, 16, 27, 20,15, 14],
                    ' y ': [5, 7, 7, 5, 7, 6, 9],
                    ' z ': [8, 8, 10, 6, 6, 9, 6]})

print (df1)

    X Y Z
0 25 5 8
1 14 7 8
2 16 7 10
3 27 5 6
4 20 7 6
5 15 6 9
6 14 9 6

#create second DataFrame 
df2 = pd. DataFrame ({' x ': [58, 60, 65],
                    ' y ': [14, 22, 23],
                    ' z ': [9, 12, 19]})

print (df2)

    X Y Z
0 58 14 9
1 60 22 12
2 65 23 19

现在假设我们尝试使用concat()函数将两个 DataFrame 添加到单个 DataFrame 中：

 #attempt to add two DataFrames together
combined = pd. concat (df1, df2, ignore_index= True )

#view final DataFrame
print (combined)

TypeError: first argument must be an iterable of pandas objects, you passed an object
of type "DataFrame"

我们收到错误，因为我们未能在concat()函数中将 DataFrame 名称括在括号中。

如何修复错误

解决此错误的方法是简单地将 DataFrame 名称括在concat()函数中的方括号中，如下所示：

 #append two DataFrames together
combined = pd. concat ([df1, df2], ignore_index= True )

#view final DataFrame
print (combined)

    X Y Z
0 25 5 8
1 14 7 8
2 16 7 10
3 27 5 6
4 20 7 6
5 15 6 9
6 14 9 6
7 58 14 9
8 60 22 12
9 65 23 19

请注意，这次我们能够成功地组合两个 DataFrame，没有任何错误。

其他资源

以下教程解释了如何修复 Python 中的其他常见错误：

如何在 Python 中修复：对象“numpy.ndarray”不可调用
如何修复：类型错误：对象“numpy.float64”不可调用
如何修复：类型错误：预期字符串或字节对象