AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这样的错误显示怎么改正

这个错误提示是因为pandas中的DataFrame并不具备append方法，正确的方法是使用concat或者append函数来合并两个或多个DataFrame。

使用concat方法示例：

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]})

df3 = pd.concat([df1, df2]) # 传入一个列表，列表中包含需要合并的DataFrame对象
print(df3)

使用append方法示例：

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]})

df3 = df1.append(df2) # 将df2合并到df1末尾，生成新的DataFrame对象
print(df3)

你可以根据自己的需求选择其中的一种方式。

相关问题

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)

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

### 回答1：
在Pandas 1.3.0版本中，官方废弃了`DataFrame.append()`方法，并推荐使用`pd.concat()`方法来替代。

因此，如果您使用的是Pandas 1.3.0及以上版本，可以将之前的`level_cards.append()`方法替换为`pd.concat()`方法，如下所示：

level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': [row[1]], '账号': [row[2]]})], ignore_index=True)

这里将要添加的数据使用`pd.DataFrame()`方法转换为DataFrame对象，然后使用`pd.concat()`方法将其与`level_cards`进行拼接，并将`ignore_index`参数设置为`True`，以保证新添加的数据的索引是连续的。

如果您使用的是Pandas 1.2.x或更早版本，可以继续使用`DataFrame.append()`方法。

### 回答2：
在Python的pandas库中，DataFrame对象是用来处理表格数据的一种数据结构。在出现"AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'"错误时，表示DataFrame对象没有append方法。

这可能是因为我们错误地使用了DataFrame的append方法，而实际上pandas并没有提供这个方法。相反，pandas提供了其他方法来添加数据到DataFrame对象中，最常用的方法是使用concat函数和append函数。

如果我们是想将一个DataFrame对象添加到另一个DataFrame对象的末尾，我们应该使用concat函数。concat函数可以将两个DataFrame对象按行或列的方式合并。例如，要将df1添加到df2的末尾，可以使用以下代码：

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

另外，如果我们只是想在一个DataFrame对象的末尾添加一行数据，可以使用append函数。append函数将一行数据作为Series或DataFrame对象添加到另一个DataFrame对象的末尾。例如，要将一行数据row添加到df的末尾，可以使用以下代码：

new_df = df.append(row, ignore_index=True)

需要注意的是，append函数返回一个新的DataFrame对象，而不会修改原始的DataFrame对象。

总结起来，当出现"AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'"错误时，表示我们错误地使用了DataFrame的append方法。应该使用concat函数来合并DataFrame对象，或使用append函数将一行数据添加到DataFrame对象的末尾。

### 回答3：
AttributeError: 'DataFrame'对象没有属性'append'。你是不是想使用'_append'？

这个错误说明在DataFrame对象上调用了'append'方法，但是DataFrame对象并没有这个属性。然后，提示你是不是想使用'_append'方法。

在Pandas中，DataFrame对象没有内置的'append'方法。如果想要将新的数据添加到DataFrame中，可以使用concat函数或者append函数。

如果要使用concat函数，可以将要添加的数据作为参数传递给concat函数，并设置参数axis=0来指定按行添加数据。例如，假设有一个名为df的DataFrame对象，可以使用以下方式将新数据添加到df中：

df = pd.concat([df, new_data], axis=0)

如果要使用append函数，可以将要添加的数据作为参数传递给append函数。例如，假设有一个名为df的DataFrame对象，可以使用以下方式将新数据添加到df中：

df = df.append(new_data)

需要注意的是，使用append函数会生成一个新的DataFrame对象，而不是直接在原始的DataFrame对象上修改。

总之，要避免出现'AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append''的错误，可以使用concat函数或者append函数来将数据添加到DataFrame中。