Как конкатировать пандас датафрейм в питоне

У меня есть список объектов python, некоторые из которых похожи на

team_1_players1=[] is a list

внутри team_1_players1 = [] хранится несколько объектов json.

1-й объект Json вроде этого

[[{'age_days': '72', 'age_years': '30', 'alpha_name': 'RAVAL,JA', 'batting_hand': 'left-hand batsman', 'batting_style': 'lhb', 'batting_style_long': 'left-hand bat', 'bowling_hand': 'right-arm bowler', 'bowling_pacespin': 'spin bowler', 'bowling_style': 'lb', 'bowling_style_long': 'legbreak ', 'captain': '0', 'card_long': 'JA Raval', 'card_qualifier': '', 'card_short': 'Raval', 'dob': '1988-09-22', 'keeper': '0', 'known_as': 'Jeet Raval', 'mobile_name': 'Raval', 'object_id': '277914', 'player_id': '51094', 'player_primary_role': 'opening batsman', 'player_style_id': '1', 'player_type': '1', 'player_type_name': 'player', 'popular_name': 'Raval', 'portrait_alt_id': '1', 'portrait_object_id': '397349', 'status_id': '3'}, {'age_days': '245', 'age_years': '26', 'alpha_name': 'LATHAM,TWM', 'batting_hand': 'left-hand batsman', 'batting_style': 'lhb', 'batting_style_long': 'left-hand bat', 'bowling_hand': 'right-arm bowler', 'bowling_pacespin': 'pace bowler', 'bowling_style': 'rm', 'bowling_style_long': 'right-arm medium ', 'captain': '0', 'card_long': 'TWM Latham', 'card_qualifier': '', 'card_short': 'Latham', 'dob': '1992-04-02', 'keeper': '0', 'known_as': 'Tom Latham', 'mobile_name': 'Latham', 'object_id': '388802', 'player_id': '59148', 'player_primary_role': 'wicketkeeper batsman', 'player_style_id': '7', 'player_type': '1', 'player_type_name': 'player', 'popular_name': 'Latham', 'portrait_alt_id': '1', 'portrait_object_id': '1099471', 'status_id': '3'}]]

когда я пытаюсь сохранить в dataframe, я получаю как это

0{'age_days': '72', 'age_years': '30', 'alpha_n...}   
1   {'age_days': '196', 'age_years': '23', 'alpha_...} 
2   {'age_days': '99', 'age_years': '29', 'alpha_n...}

Второй объект Json похож на этот

[[{'age_days': '123', 'age_years': '25', 'alpha_name': 'LIVINGSTONE,LS', 'batting_hand': 'right-hand batsman', 'batting_style': 'rhb', 'batting_style_long': 'right-hand bat', 'bowling_hand': 'right-arm bowler', 'bowling_pacespin': 'spin bowler', 'bowling_style': 'lb', 'bowling_style_long': 'legbreak ', 'captain': '0', 'card_long': 'LS Livingstone', 'card_qualifier': '', 'card_short': 'Livingstone', 'dob': '1993-08-04', 'keeper': '0', 'known_as': 'Liam Livingstone', 'mobile_name': '', 'object_id': '403902', 'player_id': '59832', 'player_primary_role': None, 'player_style_id': None, 'player_type': '1', 'player_type_name': 'player', 'popular_name': '', 'portrait_alt_id': '1', 'portrait_object_id': '863825', 'status_id': '3'}, {'age_days': '142', 'age_years': '23', 'alpha_name': 'HAIN,SR', 'batting_hand': 'right-hand batsman', 'batting_style': 'rhb', 'batting_style_long': 'right-hand bat', 'bowling_hand': 'right-arm bowler', 'bowling_pacespin': 'spin bowler', 'bowling_style': 'ob', 'bowling_style_long': 'right-arm offbreak ', 'captain': '0', 'card_long': 'SR Hain', 'card_qualifier': '', 'card_short': 'Hain', 'dob': '1995-07-16', 'keeper': '0', 'known_as': 'Sam Hain', 'mobile_name': 'Hain', 'object_id': '555850', 'player_id': '67482', 'player_primary_role': None, 'player_style_id': None, 'player_type': '1', 'player_type_name': 'player', 'popular_name': 'Hain', 'portrait_alt_id': '1', 'portrait_object_id': '631902', 'status_id': '3'}]]

Я хочу сохранить все json-объекты в dataframe, это код добавления json-объектов в список

team_1_players1=[]
for x in matchList:
    m=MyMatch(x)
    team_1_players1.append(m.team_1_players)

это то, как я конвертирую список team_1_players1 в dataframe

for i in range(team_1_players1):
    df = pd.DataFrame(team_1_players1[i])

Когда я использую эту строку без цикла

df = pd.DataFrame(team_1_players1[0])

Я получаю dataframe, как это

Когда я печатаю второй индекс, как это, я получаю результаты

df = pd.DataFrame(team_1_players1[1])

Теперь я хочу совместить все результаты

поэтому я использовал цикл for для итерации по всему файлу данных

for i in range(team_1_players1):
    df = pd.DataFrame(team_1_players1[i])

У меня есть более 1000 объектов json, которые хранятся в списке team_1_players1, так что есть эффективный способ