Forループでのパンダデータフレームの追加ValueError

Question

forループで生成された個別のデータフレームで構成されるデータフレームを生成したい。各個別のデータフレームは、名前列、整数の範囲および列が、整数が属するカテゴリを識別する（例えば、5分音符1~5）。私が個々のデータフレームを個別に生成し、一方を他方に追加して「マスタ」データフレームを作成すると、問題はありません。私が書いた

ValueError: incompatible categories in categorical concat 

：私は（私は私の現実の状況で行う必要がありますように）個々のデータフレームを作成するためにループを使用する場合しかし、その後でマスターデータフレームの結果へのデータフレームを追加しようとしています

import numpy as np 
import pandas as pd 

# Define column names 
colNames = ('a','b','c') 

# Define a dataframe with the required column names 
masterDF = pd.DataFrame(columns = colNames) 

# A list of the group names 
names = ['Group1','Group2','Group3'] 

# Create a dataframe for each group 
for i in names: 
    tempDF = pd.DataFrame(columns = colNames) 
    tempDF['a'] = np.arange(1,11,1) 
    tempDF['b'] = i 
    tempDF['c'] = pd.cut(np.arange(1,11,1), 
         bins = np.linspace(0,10,6), 
         labels = [1,2,3,4,5]) 
    print(tempDF) 
    print('\n') 

    # Try to append temporary DF to master DF 
    masterDF = masterDF.append(tempDF,ignore_index=True) 

print(masterDF) 

を私はのように見えたデータフレームを期待する：説明するために簡略化ループ

 a  b c 
0 1 Group1 1 
1 2 Group1 1 
2 3 Group1 2 
3 4 Group1 2 
4 5 Group1 3 
5 6 Group1 3 
6 7 Group1 4 
7 8 Group1 4 
8 9 Group1 5 
9 10 Group1 5 
10 11 Group2 1 
11 12 Group2 1 
12 13 Group2 2 
13 14 Group2 2 
... 
28 29 Group3 5 
29 30 Group3 5 

部分的な解決策はcategoriを型キャストすることによって得ることができると思われますそれらはtempDFに追加されるES以下のよう

tempDF['c'] = pd.cut(np.arange(1,11,1), 
        bins = np.linspace(0,10,6), 
        labels = [1,2,3,4,5]).astype('int') 

しかし、この場合には、カテゴリ（列「C」）は今1.0、2.0、などではなく1、2、等のように表示されています理想的ではありません。

これがなぜ起こるのかを誰でも説明して、より満足できる解決法を提案できますか？

Answer 1

最初dfs、その後concatを一覧表示するには、すべてのDataFramesを追加することができます軽量化・高速応答のための

dfs = [] 
# Create a dataframe for each group 
for i in names: 
    tempDF = pd.DataFrame(columns = colNames) 
    tempDF['a'] = np.arange(1,11,1) 
    tempDF['b'] = i 
    tempDF['c'] = pd.cut(np.arange(1,11,1), 
         bins = np.linspace(0,10,6), 
         labels = [1,2,3,4,5]) 
    print(tempDF) 
    print('\n') 

    # Try to append temporary DF to master DF 
    dfs.append(tempDF) 

masterDF = pd.concat(dfs, ignore_index=True) 

print(masterDF) 
    a  b c 
0 1 Group1 1 
1 2 Group1 1 
2 3 Group1 2 
3 4 Group1 2 
4 5 Group1 3 
5 6 Group1 3 
6 7 Group1 4 
7 8 Group1 4 
8 9 Group1 5 
9 10 Group1 5 
10 1 Group2 1 
11 2 Group2 1 
12 3 Group2 2 
13 4 Group2 2 
14 5 Group2 3 
15 6 Group2 3 
16 7 Group2 4 
17 8 Group2 4 
18 9 Group2 5 
19 10 Group2 5 
20 1 Group3 1 
21 2 Group3 1 
22 3 Group3 2 
23 4 Group3 2 
24 5 Group3 3 
25 6 Group3 3 
26 7 Group3 4 
27 8 Group3 4 
28 9 Group3 5 
29 10 Group3 5