python出现这个报错 FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead. df_sur_ave_ele = df_sur_ave_ele.append({'file_id': fileName, 'ave_ele_sur': df_surface['h_ph'].mean()}, ignore_index=True)应该怎么改

你可以使用`pandas.concat`方法代替`DataFrame.append`方法，将数据框添加到另一个数据框中。你可以将以下代码：

df_sur_ave_ele = df_sur_ave_ele.append({'file_id': fileName, 'ave_ele_sur': df_surface['h_ph'].mean()}, ignore_index=True)

替换为：

df_sur_ave_ele = pd.concat([df_sur_ave_ele, pd.DataFrame({'file_id': [fileName], 'ave_ele_sur': [df_surface['h_ph'].mean()]})], ignore_index=True)

这样就可以避免出现`FutureWarning`的警告。

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FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

这个警告是因为 `frame.append` 在未来的 pandas 版本中将被删除，应该改为使用 `pandas.concat`。`frame.append` 主要是用于将数据添加到现有 DataFrame 中，而 `pandas.concat` 则可以用于连接多个 DataFrame。如果你在代码中使用了 `frame.append`，建议使用 `pandas.concat` 来代替它，以避免在未来的版本中出现问题。你可以使用下面的代码来替换：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

# 使用 frame.append
df = df1.append(df2)

# 替换为 pandas.concat
df = pd.concat([df1, df2])

如何解决FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.

这个警告是由于使用了`DataFrame.append()`方法，而这个方法在未来的版本中会被移除。为了避免这个警告，可以使用`pd.concat()`函数代替`DataFrame.append()`方法。

下面是一个示例，演示如何使用`pd.concat()`函数将两个DataFrame对象合并：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3'],
                    'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3']})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['A4', 'A5', 'A6', 'A7'],
                    'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'],
                    'C': ['C4', 'C5', 'C6', 'C7'],
                    'D': ['D4', 'D5', 'D6', 'D7']})

# 使用concat方法合并两个DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])

# 打印合并后的DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们首先创建了两个DataFrame对象，然后使用`pd.concat()`函数将它们合并成一个新的DataFrame对象。最后，打印输出新的DataFrame对象。

需要注意的是，`pd.concat()`函数的第一个参数是一个包含DataFrame对象的列表，可以同时合并多个DataFrame对象。