问题的原因是：用户想要将多个pandas数据帧一次性追加到一个数据帧中。

解决方法是使用pandas的concat函数来实现。可以通过传递一个包含所有数据帧的列表来追加数据帧，然后使用concat函数将它们合并为一个数据帧。可以使用ignore_index参数来重置索引，这样合并后的数据帧将具有连续的索引值。如果想要按照某个特定的值进行合并，比如第一列的值，可以使用axis参数设置为1来进行列合并。

代码示例:

import pandas as pd
# 追加多个数据帧
merged_df = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5])
# 使用ignore_index参数重置索引
merged_df = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], ignore_index=True)
# 按照第一列的值进行列合并
merged_df = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], axis=1)
# 按照第一列的值进行行合并并重置索引
merged_df = pd.concat([t1, t2, t3, t4, t5], axis=0, ignore_index=True)

更多详细信息请参考pandas的官方文档：[concatenating-objects](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html#concatenating-objects)。

问题原因：当要将多个Pandas数据框追加在一起时，如果每个数据框的列不同，则需要使用循环遍历的方法逐个追加。

解决方法：可以使用以下代码将多个数据框追加到一个新的数据框中：

# 要追加的数据框列表
frame = [t1, t2, t3, t4, t5]
# 创建一个新的数据框来存储追加结果
myDataFrame = pd.DataFrame()
for df in frame:
    myDataFrame = myDataFrame.append(df)

可以通过检查myDataFrame的长度来确保追加成功：

len(myDataFrame)

如果所有数据框中的列都相同，或者只是每个数据框的列不同的问题不重要，只要每个数据框的列数相同，可以使用`pd.concat(dataframe)`函数进行合并。

关于追加和合并的更多信息，请点击下面的链接查看Pandas官方文档：

[Merge, join, concatenate and compare in Pandas](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/merging.html)

问题的原因是用户想要将多个pandas数据帧一次性追加到一个数据帧中，但尝试使用append方法时遇到了问题。

解决方法之一是使用一个列表作为append方法的参数，将所有需要追加的数据帧放在列表中。代码示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd
dates = np.asarray(pd.date_range('1/1/2000', periods=8))
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df2 = df1.copy()
df3 = df1.copy()
df = df1.append([df2, df3])
print(df)

另一种对称的解决方法是使用空的DataFrame对象作为起始点，然后使用append方法追加所有数据帧。代码示例如下：

pd.DataFrame().append([df1, df2, df3])

根据[pandas的官方文档](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.append.html)中的说明，append方法的参数可以是DataFrame对象、Series对象、类似字典的对象，或者这些对象组成的列表。