row_df.close() 显示'DataFrame' object has no attribute 'close'

在 pandas 中，DataFrame 是一个数据表格，它并没有 close() 方法。如果你想关闭一个文件句柄，可以使用 Python 的 with 语句来操作。例如：

import pandas as pd

with open('example.csv') as f:
    df = pd.read_csv(f)

# 对 df 进行一些操作...

# with 语句结束后，f 会被自动关闭

请注意，上面的示例中，我们使用了 Python 内置的 open() 函数来打开文件，并将文件句柄作为参数传递给了 pandas 的 read_csv() 函数。如果你已经有一个已经打开的文件句柄，也可以将其传递给 read_csv() 函数。例如：

import pandas as pd

f = open('example.csv')
df = pd.read_csv(f)

# 对 df 进行一些操作...

f.close()

相关问题

import pandas as pd from difflib import SequenceMatcher # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(r'C:\Users\Admin\Desktop\1000.xlsx') # 比较相似度函数 def similarity(a, b): return SequenceMatcher(None, str(a), str(b)).ratio() # 创建同名和不同名的DataFrame same_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) unsame_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) # 遍历每一行数据 for i, row in df.iterrows(): is_same = False for j, same_row in same_df.iterrows(): if row['author'] == same_row['author'] and similarity(row['org'], same_row['org']) > 0.8: is_same = True same_df.loc[j] = same_row.append(row) break if not is_same: unsame_df = unsame_df.append(row) # 保存同名和不同名的数据为Excel文件 same_df.to_excel(r'C:\Users\Admin\Desktop\same.xlsx', index=False) unsame_df.to_excel(r'C:\Users\Admin\Desktop\unsame.xlsx', index=False) print("同名的数据已保存为same.xlsx") print("不同名的数据已保存为unsame.xlsx") 这段代码 报错AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' 如何修改

报错 "AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'" 是因为在代码中使用了错误的 DataFrame 方法。DataFrame 对象没有 "append" 方法，无法直接将行添加到 DataFrame 中。

要修正这个问题，可以使用 `pd.concat()` 函数将行连接起来，然后重新赋值给 DataFrame。

以下是修正后的代码：

import pandas as pd
from difflib import SequenceMatcher

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(r'C:\Users\Admin\Desktop\1000.xlsx')

# 比较相似度函数
def similarity(a, b):
    return SequenceMatcher(None, str(a), str(b)).ratio()

# 创建同名和不同名的DataFrame
same_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)
unsame_df = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 遍历每一行数据
for i, row in df.iterrows():
    is_same = False
    for j, same_row in same_df.iterrows():
        if row['author'] == same_row['author'] and similarity(row['org'], same_row['org']) > 0.8:
            is_same = True
            same_df = pd.concat([same_df, row.to_frame().T], axis=0)
            break
    if not is_same:
        unsame_df = pd.concat([unsame_df, row.to_frame().T], axis=0)

# 保存同名和不同名的数据为Excel文件
same_df.to_excel(r'C:\Users\Admin\Desktop\same.xlsx', index=False)
unsame_df.to_excel(r'C:\Users\Admin\Desktop\unsame.xlsx', index=False)

print("同名的数据已保存为same.xlsx")
print("不同名的数据已保存为unsame.xlsx")

在修正的代码中，使用 `pd.concat()` 函数将新的行连接到 DataFrame 中。将 `row.to_frame().T` 转换为 DataFrame，并通过 `axis=0` 参数进行行连接。

请确保将文件的保存路径修改为你想要保存的位置。

new_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) for i in range(4, len(df)): if df.iloc[i, 0] == df.iloc[i-2, 0] and df.iloc[i, 3]-df.iloc[i-2, 3] == 200: row1 = df.iloc[i] row2 = df.iloc[i - 2] new_row = pd.concat([row1, row2], axis=0) new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=False)AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

这个错误提示是因为在调用 `append` 方法时，使用的是 DataFrame 类型的对象 `new_df` ，而 DataFrame 没有 `append` 属性。可以尝试将 `ignore_index` 设置为 `True`，如下所示：

new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)

或者，可以使用 `concat` 方法来将新行添加到 DataFrame 中：

new_df = pd.concat([new_df, new_row], ignore_index=True)