发生异常: AttributeError 'DataFrame' object has no attribute 'append'

AttributeError是Python中的一种异常类型，表示对象没有某个属性或方法。在你提供的例子中，发生了AttributeError异常，错误信息显示DataFrame对象没有append属性。

DataFrame是pandas库中的一个数据结构，用于处理和分析数据。它提供了许多方法来操作和修改数据。然而，DataFrame对象并没有名为append的属性或方法。

如果你想将两个DataFrame对象合并，可以使用concat()方法或者append()方法。但是需要注意的是，DataFrame对象是不可变的，所以不能直接使用append()方法来添加行。相反，你可以使用concat()方法将两个DataFrame对象按行或列进行合并。

下面是一个示例代码，演示如何使用concat()方法合并两个DataFrame对象：

import pandas as pd

# 创建两个DataFrame对象
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]})

# 使用concat()方法按行合并两个DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2])

print(result)

希望能帮到你！如果还有其他问题，请继续提问。

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plspm 报错：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

报错 "AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'" 出现时，意味着你正在尝试在一个 pandas DataFrame 对象上调用 'append' 方法，但这个方法实际上并不在这个对象上定义。DataFrame 类中并没有 'append' 这个属性或方法。

`append()` 是 pandas 库中的一个函数，用于将两个或多个 DataFrame 合并到一起。如果你看到这个错误，可能是因为以下几个原因：

1. 你可能已经使用 `append` 方法对 DataFrame 执行了操作，但忘记从结果中返回一个新的 DataFrame，导致直接引用原始 DataFrame，而原始 DataFrame 已经被修改。

2. 你可能试图在 DataFrame 上使用的是其他库的方法，而不是 pandas 自带的 `append`。

3. 你可能导入了 pandas 但没有正确地引用 DataFrame，例如你可能误用了 `.append` 而不是 DataFrame 对象的 `.append()`。

为了解决这个问题，请检查你的代码，确保你正确地调用了 `append` 方法，并将其应用到 DataFrame 对象上。如果是从其他库引入的方法，请确认是否应该使用 pandas 的版本。

修复代码后，确保重新运行，如果还有疑问，提供相关代码片段以便更好地帮助诊断。

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>