Pandas concat 意外地添加了 NA 行

如何解决Pandas concat 意外地添加了 NA 行

我正在遍历 JSON 对象以创建数据帧。 JSON 文件包含一个文本表，表中只有 1 列。我想遍历 JSON 对象中的每个“行”，创建该行的数据帧，然后将该行数据帧附加到另一个数据帧。我已经尝试了 append 和 pd.concat，但没有得到我预期的结果。我得到一个充满 NA 和 2 列而不是 1 列的数据框。

columns_name_list 的输出是 ['1']。

row_df.columns 的输出是 Index(['1'],dtype='object')。

我跑了：

new_df = pd.DataFrame(columns=[column_names_list],index=[0])
print("----------")
print("new_df:\n")
print(new_df)
print("----------\n\n")

for i in range(1,num_rows+1):
    print("---")
    print(i)
    
    row_df = pd.DataFrame(document_data["tableList"][0]["rowMap"][str(i)]["columns"],index=[0])
    print(row_df,"\n\n")
    
    new_df = pd.concat([new_df,row_df],axis=0)
    print("Concatenated df:\n")
    print(new_df,"\n")
    print("---\n\n\n")

new_df = new_df.dropna()
new_df = new_df.reset_index(drop=True)
new_df

...产生输出：

----------
new_df:

     1
0  NaN
----------


---
1
                                 1
0  EFG intercompany debtor- ABC  


Concatenated df:

     1    1
0  NaN  NaN
0  NaN  NaN 

---



---
2
                                                   1
0  As reported on 29 December 2003,the only subs... 


Concatenated df:

     1    1
0  NaN  NaN
0  NaN  NaN
0  NaN  NaN 

---

     1    1

输出显示 row_df 不包含 NA，但连接导致行充满 NA，并意外添加了额外的列。

预期输出：

----------
new_df:

     1
0  NaN
----------


---
1
                                 1
0  EFG intercompany debtor- ABC  


Concatenated df:

     1    
0  NaN
0  EFG intercompany debtor- ABC  

---



---
2
                                                   1
0  As reported on 29 December 2003,the only subs... 


Concatenated df:

     1    
0  NaN
0  EFG intercompany debtor- ABC  
0  As reported on 29 December 2003,the only subs...

---

     1    
0  EFG intercompany debtor- ABC  
1  As reported on 29 December 2003,the only subs...

对于上下文，第一个和第二个 row_df 实例的 JSON 是：

{'columns': {'1': 'EFG intercompany debtor- ABC '}}
{'columns': {'1': "As reported on 29 December 2003,the only subs..."}}

我做错了什么，我该如何解决？