上面代码报错AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'

这个错误提示表明DataFrame对象没有名为“append”的属性。这是因为DataFrame对象不支持原地附加行。反，您可以使用pandas.concat()函数将两个DataFrame对象连接在一起。下面是一个示例代码，演示如何使用concat()函数将两个DataFrame对象连接在一起：

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()函数将两个DataFrame对象连接在一起
df = pd.concat([df1, df2])

# 打印连接后的DataFrame对象
print(df)

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上面代码报错AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'给出修改后的全部代码

看起来你在合并数据时遇到了`AttributeError`，因为`pd.DataFrame`对象没有名为`append`的属性。实际上，我们应该使用`concat`函数来进行数据框的水平合并，而不是直接使用`append`。以下是修正后的部分代码：

# 合并数据
def merge_data(dfs):
    total_df = pd.concat([dfs['总账.csv'], dfs['教学.csv']], ignore_index=True)
    for file in ['后勤.csv', '行政.csv']:
        df = dfs[file]
        total_df = pd.concat([total_df, df], ignore_index=True)
    return total_df

这里我们先合并前两个数据文件，然后再分别添加剩余的后勤和行政数据。注意，由于合并操作可能改变原数据行索引，因此需要设置`ignore_index=True`。

完整的代码应该包括错误修复的部分：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# ... 其他部分保持不变 ...

# 负责加载和合并数据
dfs = load_data(['总账.csv', '教学.csv', '后勤.csv', '行政.csv'])
total_df = merge_data(dfs)
clean_df = clean_data(total_df)
value_distribution = analyze_value_distribution(clean_df)

# ... 绘制图表部分保持不变 ...

# 主程序
value_distribution = analyze_value_distribution(total_df, direction_column)
visualize_results(value_distribution, '方向')

# 

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>