我得到了同样的错误，这是因为version 1.5.0 of pandas为什么可能有些答案在这里没有解决问题：
已弃用在DataFrame.any（）和DataFrame.all（）中将全bool对象数据类型列视为类bool，而将bool_only=True显式转换为bool（GH46188）
所以我试着去理解...但是不知何故我还是找到了一个解决方案。原因是带有布尔值的列没有正确地转换。我使用了concat，对我来说它是现有的DataFrame。
因为我不想为Dataframe的所有列定义相应的dtype（这也是可能的），所以我对必要的列进行了更改：

df["var1"]=df["var1"].astype(bool)

或者对于多个：

df=df.astype({"var1":bool,"var2":bool})

然后concat在没有未来警告的情况下为我工作。

尝试：

df
    c1  c2  c3      c4
0   1   3   True    abc
1   2   4   False   def

d = {'c1': 3, 'c2': 5, 'c3': True, 'c4': 'ghi'} 
s = pd.Series(d) 

s
c1       3
c2       5
c3    True
c4     ghi
dtype: object

df.loc[df.shape[0]] = s.to_numpy() 

df
    c1  c2  c3      c4
0   1   3   True    abc
1   2   4   False   def
2   3   5   True    ghi

碱：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame.from_dict({
    'Name': ['Nik', 'Kate', 'Evan', 'Kyra'],
    'Age': [31, 30, 40, 33],
    'Location': ['Toronto', 'London', 'Kingston', 'Hamilton']
})

df = pd.DataFrame(data)
df

| | 姓名|年龄|位置|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| 无|尼克|三十一|多伦多|
| 1个|凯特|三十|伦敦|
| 第二章|埃文|四十|金斯顿|
| 三个|凯拉|三十三|汉密尔顿|
解决方案：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame.from_dict({
    'Name': ['Nik', 'Kate', 'Evan', 'Kyra'],
    'Age': [31, 30, 40, 33],
    'Location': ['Toronto', 'London', 'Kingston', 'Hamilton']
})

df = pd.DataFrame(data)

# Using pandas.concat() to add a row
r = pd.DataFrame({'Name':'Creuza', 'Age':69, 'Location':'São Gonçalo'}, index=[0])
df2 = pd.concat([r,df.loc[:]]).reset_index(drop=True)
df2

| | 姓名|年龄|位置|
| - ------|- ------|- ------|- ------|
| 无|克罗伊扎|六十九|圣贡萨洛|
| 1个|尼克|三十一|多伦多|
| 第二章|凯特|三十|伦敦|
| 三个|埃文|四十|金斯顿|
| 四个|凯拉|三十三|汉密尔顿|

发生在我身上，以及当我在谷歌搜索的消息，我得到了这里。它发生在我身上的原因：将dict转换为 Dataframe 时，转换不会将布尔类型转换为：〈class 'pandas.core.arrays.boolean. BooleanArray'〉它将其转换为〈class 'numpy. ndarray'〉。因此您需要“手动”转换它，然后将其连接起来，对我有效的正确命令是：

_item = pd.DataFrame([dictionary])
_item["column"] = _item["column"].astype("boolean")
data_frame = pd.concat([data_frame, _item], ignore_index=True)

另请参见：https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/46662