AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'什么意思

这个错误提示 "AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'" 表示你在尝试对 Pandas DataFrame 对象执行一个名为 'append' 的方法，但是 DataFrame 类型并没有这个属性。Pandas 的 DataFrame 提供了一些常见的数据操作方法，如 `append()` 是用于合并两个 DataFrame，但这并不是 DataFrame 类的固有属性，而是 Series 或 DataFrame 类的一个实例方法，需要在调用前先创建一个空的对象。

如果你想要向 DataFrame 添加新行或列，正确的做法应该是这样的：

1. 使用 `df = df.append(new_df)`，如果 `new_df` 是另一个 DataFrame，并且你想将它追加到原有 DataFrame 的末尾。
2. 如果你想在现有 DataFrame 上添加一列，可以这样做：`df['new_column'] = new_data`，其中 `new_column` 是列名，`new_data` 是要添加的新数据。

检查一下你的代码是否试图在一个 DataFrame上调用了 `append` 方法，如果没有，可能是导入了错误的库，或者拼写错误。确保你是在正确的上下文中使用了正确的 Pandas 方法。

相关问题

AttributeError: DataFrame object has no attribute append

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' 错误通常发生在使用DataFrame对象的append方法时。这个错误的原因是因为在pandas的较新版本中，DataFrame对象已经不再具有append方法。

解决这个问题的方法是使用concat函数来连接两个DataFrame对象。concat函数可以在行或列方向上合并数据。如果想要在行方向上合并两个DataFrame对象，可以使用concat函数的axis参数设置为0。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12})

result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

在这个例子中，df1和df2是两个DataFrame对象，通过concat函数，我们将它们在行方向上合并为一个新的DataFrame对象result。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

AttributeError: DataFrame object has no attribute append . Did you mean: _append ?

This error occurs when you try to call the `append` method on a Pandas DataFrame object, but the object does not have an `append` attribute.

One possible reason for this error is that you are trying to append a DataFrame to another DataFrame using the `append` method, but you are not using it correctly. In Pandas, the `append` method does not modify the original DataFrame, but instead it returns a new DataFrame that contains the rows from both DataFrames. Therefore, you need to assign the result of the `append` method to a new variable or to the original DataFrame, like this:

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})
df3 = df1.append(df2)

In this example, `df3` will contain the rows from both `df1` and `df2`.

If you are still getting the AttributeError, it's possible that the DataFrame object you are trying to append to does not have an `append` attribute. In this case, you can try using the `_append` attribute instead, which is a private method that is used internally by Pandas. However, be aware that using private methods may not be supported in future versions of Pandas and may cause unexpected behavior.

df1._append(df2)