Панды Python добавляют кадр данных с содержимым массива в файл hdf

Как я могу добавить кадр данных к другому кадру данных, который уже сохранен в файле, не загружая его из файла? (Python 3.6 и Pandas 1.0.1)
Пример:

import pandas as pd

data = [[['A01','A02'],'B0','C0'],[['A11','A12'],'B1','C1'],[['A21','A22'],'B2','C2']]
df = pd.DataFrame(data,columns=['A','B','C'])

data2 = [[['A31','A32'],'B3','C3'],[['A41','A42'],'B4','C4'],[['A51','A52'],'B5','C5']]
df2 = pd.DataFrame(data2,columns=['A','B','C'])

print(df.append(df2,ignore_index=True))

#version 1:
store = pd.HDFStore('test.h5','a')
store.append(key='foo',value=df)#, format='t', data_columns=True)
store.append(key='foo',value=df2)#, format='t', data_columns=True, append=True)

#version 2
df.to_hdf(path_or_buf='test.h5',key='foo',mode='w',format='t')
df2.to_hdf(path_or_buf='test.h5',key='foo',mode='a',append=True,format='t',data_columns=True)

#version 3
df.to_hdf(path_or_buf='test.h5',key='foo',mode='w',format='f')
df2.to_hdf(path_or_buf='test.h5',key='foo',mode='a',append=True,format='f',data_columns=True)

df3 = pd.read_hdf('test.h5',key='foo',mode='r')
print(df3)

версия 1: TypeError: объект типа 'int' не имеет len()
версия 2: TypeError: объект типа 'int' не имеет len()
версия 3: ValueError: может добавляться только к таблицам

Этот вопрос был задан аналогично здесь, но довольно давно назад. Я попробовал это с более старой версией панд, но это вызывает еще больше проблем.

EDIT:
Кажется, проблема заключается в массивах как в содержимом. Если я использую только B и C, вот так, это работает:

data = [['B0','C0'],['B1','C1'],['B2','C2']]
df = pd.DataFrame(data,columns=['B','C'])
data2 = [['B3','C3'],['B4','C4'],['B5','C5']]
df2 = pd.DataFrame(data2,columns=['B','C'])

Кто-нибудь знает, как я могу заставить его работать, несмотря на использование массивов в качестве содержимого?


person DN98    schedule 13.03.2020    source источник
comment
Этот вопрос задавался аналогичным образом здесь, но довольно давно. Я попробовал это с более старой версией Pandas, но это вызывает еще больше проблем. Вы пробовали решение или что-то подобное с последней версией Pandas?   -  person AMC    schedule 14.03.2020
comment
@AMC да, но есть еще проблемы с несовместимыми версиями Python и так далее. Я использую pandas 1.0.1, а в другом вопросе они использовали pandas 0.11.   -  person DN98    schedule 15.03.2020
comment
Что ты имеешь в виду? Я просто спросил, пробовали ли вы решение с последней версией Pandas, и если оно не работает сразу, посмотрите, можно ли сохранить общий метод, и настроить код, чтобы модернизировать его.   -  person AMC    schedule 15.03.2020
comment
Да, я пробовал решение с последней версией панд, и оно не работает. Я попробовал это с устаревшей версией панд, и это вызывает больше проблем с версией Python, которую я использую, и другими библиотеками. И да, я пытался настроить старое решение, чтобы найти лучшее, но ни одно из них не сработало.   -  person DN98    schedule 26.03.2020