AttributeError: 'StringMethods' object has no attribute 'contain'

AttributeError: 'StringMethods' object has no attribute 'contain' 错误通常是因为 pandas 的版本问题引起的。在较早版本的 pandas 中，字符串方法没有 contain() 方法，而是使用了 contains() 方法。如果你的代码使用了 contain() 方法，但是你的 pandas 版本较早，就会出现 AttributeError 错误。

要解决这个问题，可以通过更新 pandas 版本或者修改代码中的方法名来实现。如果你的 pandas 版本比较旧，建议升级到最新版本。如果你不能升级 pandas，可以将代码中的 contain() 方法改成 contains() 方法。

相关问题

AttributeError: 'str' object has no attribute 'contain'

`AttributeError: 'str' object has no attribute 'contain'` 是Python中的一种错误提示，它表示你在尝试访问或调用字符串（str）对象的一个不存在的属性或方法。`contain` 在这里是一个误拼或者是错误理解，正确的应该是 `contains`，用于检查字符串是否包含特定的子串。

例如：

s = "Hello, world!"
try:
    print(s.contain("world"))  # 这会抛出 AttributeError
except AttributeError:
    print("This method does not exist for strings.")

在这里，由于 `str` 类型并没有名为 `contain` 的方法，所以当你试图使用它时就会收到这个错误。

要正确检查字符串是否包含子串，你应该使用 `in` 关键字或者 `str.contains()` 方法（如果你使用的是Python 3.7及以上版本）：

if "world" in s:
    print(True)
else:
    print(False)

或者

if s.contains("world"):
    print(True)

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)