Mixing dicts with non-Series may lead to ambiguous ordering.

这个问题通常发生在使用pandas中的concat函数时，如果将Series和非Series类型的数据混合在一起合并，就可能会导致“Mixing dicts with non-Series may lead to ambiguous ordering.”这个警告信息。

这个问题是因为在合并数据时，pandas需要将不同的数据类型转换为相同的数据结构，以便进行合并。如果数据类型混合在一起，pandas就无法确定最终的数据结构应该是什么样子，就会出现这个警告信息。

解决方法有两种：

1. 将所有的数据类型都转换为Series类型，然后再进行合并。例如：

import pandas as pd

data1 = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
data2 = {'A': 4, 'B': 5, 'C': 6}
s1 = pd.Series(data1)
s2 = pd.Series(data2)
df = pd.concat([s1, s2])

2. 将数据类型分开合并。例如：

import pandas as pd

data1 = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
data2 = {'A': 4, 'B': 5, 'C': 6}
df1 = pd.DataFrame(data1, index=[0])
df2 = pd.DataFrame(data2, index=[1])
df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

在第二种方法中，我们先将两个字典分别转换为DataFrame类型，然后再将它们合并起来，这样就不会出现警告信息了。