df2 = df2.merge(df1[["ID", "赛果"]], on="ID", how="left") 报错

当执行df2 = df2.merge(df1[["ID", "赛果"]], on="ID", how="left")时，报错可能有以下几种情况：

1. KeyError: 'ID' - 这个错误表示在df1中找不到名为"ID"的列。请确保df1中存在名为"ID"的列，并且大小写匹配。

2. NameError: name 'df2' is not defined - 这个错误表示在执行merge操作之前，没有定义df2。请确保在执行merge操作之前，已经定义了df2，并且命名正确。

3. TypeError: merge() got an unexpected keyword argument 'on' - 这个错误表示merge函数不支持使用"on"参数进行合并。请检查你使用的pandas版本是否支持该参数，或者尝试使用其他合适的参数进行合并。

4. ValueError: You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat - 这个错误表示尝试在对象和int64列上进行合并。如果要继续，请使用pd.concat函数进行合并。

请根据具体的报错信息，检查代码中的变量名、列名和参数是否正确，并根据需要进行相应的修改。

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df2 = df2.append(df1, ignore_index=True)将df1作为行添加到df2中时，提示'DataFrame' object has no attribute 'append'

如果您在使用 'DataFrame' object 的时候提示 'DataFrame' object has no attribute 'append' 的话，有可能是您的 pandas 版本太低。这个方法在新版的 pandas 中已经被弃用了。您可以使用concat()函数来实现行添加操作，例如：df2 = pd.concat([df2, df1], ignore_index=True)。这个函数的第一个参数是要拼接的 DataFrame 列表，第二个参数 ignore_index=True 表示忽略原有索引并重新生成新的索引。

import pandas as pd# 读取Excel文件中的内容df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 读取另一个Excel文件中的内容df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 将df1的内容添加到df2的末尾df2 = df2.append(df1, ignore_index=True)# 将合并后的内容写入一个新的Excel文件

df2.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

这段代码可以读取两个不同的Excel文件中的内容，将其中一个文件的内容添加到另一个文件的末尾，最后将合并后的内容写入一个新的Excel文件。其中，`pd.read_excel`函数用于读取Excel文件中的内容，`df.append`函数用于将一个DataFrame对象添加到另一个DataFrame对象的末尾，`df.to_excel`函数用于将DataFrame对象中的内容写入Excel文件中。`ignore_index=True`参数表示忽略原来的索引，重新生成新的索引。`index=False`参数表示不将DataFrame对象的索引写入Excel文件中。