TypeError: Can only append a dict if ignore_index=True

当你尝试使用 `pd.DataFrame.append()` 方法向Pandas DataFrame追加数据时，如果传递的数据不是一个字典，而是其他非字典类型的结构（如Series、列表等），并且`ignore_index=False`，就会出现`TypeError: Can only append a dict if ignore_index=True` 这样的错误。

`ignore_index` 参数的作用是在追加新行时自动重新索引DataFrame，保持原有索引不变。默认情况下（`ignore_index=False`），你需要提供一个字典形式的数据，其中键对应DataFrame的列名，值对应要追加的新行数据。

如果你需要追加的是单个Series或者其他非字典结构的数据，你应该先将它转换成字典格式，然后指定`ignore_index=True`，如下所示：

data_to_append = [1, 2, 3]  # 假设这是一个 Series 或者列表
new_row_dict = {'column_name': data_to_append}  # 将单个数据转化为字典格式
df = df.append(new_row_dict, ignore_index=True)

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TypeError: data to append must be a tuple, dict, record, or template; not a <class 'list'>

这个错误提示通常出现在Python的pandas库中，当你尝试将列表（list）添加到DataFrame的数据框（dataframe）时，由于pandas期望数据是以元组（tuple）、字典（dict）、记录（record，类似于字典结构但有特定列名的结构）或者模板（template）的形式插入，而不是简单的列表。列表在这种上下文中并不是正确的数据类型。

例如，如果你有这样的代码：

df = pd.DataFrame()
df.append(list_of_values)  # list_of_values是一个列表

你应该将列表的内容转换为适当的数据结构再进行append操作，如列表转成行（tuple），或者直接将字典作为索引值插入：

df = df.append(pd.Series(list_of_values), ignore_index=True)
# 或者
df = df.append([{col: val for col, val in zip(df.columns, lst)} for lst in list_of_values], ignore_index=True)