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

### 回答1：
This error typically occurs when you try to use the 'append' method on a Pandas DataFrame, which doesn't exist as an attribute for DataFrames. Instead, you can use the 'concat' method to concatenate two dataframes together. Here's an example:

import pandas as pd

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

# concatenate the two dataframes
result = pd.concat([df1, df2])

# print the result
print(result)

This will concatenate 'df1' and 'df2' together into a new dataframe called 'result'. You can adjust the axis parameter of the concat method to concatenate the dataframes horizontally or vertically as needed.

### 回答2：
这个错误说明在Pandas中，DataFrame对象没有一个名为'append'的属性。它还建议使用'_append'属性。这是因为在Pandas中，DataFrame对象没有直接支持添加单独的行或列的方法。

如果想要将数据添加到DataFrame中，可以使用以下方法之一：
1. 使用concat()函数将两个DataFrame对象沿着行或列的方向连接起来。
2. 使用append()方法将一个DataFrame对象追加到另一个DataFrame对象的末尾。
3. 使用assign()方法为DataFrame添加新的列。

示例代码如下：
1. 使用concat()函数连接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]})

# 沿着行方向连接DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2])

# 沿着列方向连接DataFrame对象
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

2. 使用append()方法追加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]})

# 追加df2到df1的末尾
result = df1.append(df2)

3. 使用assign()方法为DataFrame添加新的列：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 添加新的列
df = df.assign(C=[7, 8, 9])

使用这些方法可以避免'DataFrame' object has no attribute 'append'这个错误。

### 回答3：
出现这个错误是因为在DataFrame中没有append这个属性。可能是你在使用DataFrame.append方法时写错了方法名。正确的方法名应该是DataFrame._append。

在pandas中，DataFrame对象间不能直接使用append方法来追加数据，而是使用concat函数来进行数据的拼接。concat函数可以实现在行或者列方向上将多个DataFrame对象进行合并。具体操作如下：

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]})

# 按行方向合并两个DataFrame对象
df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)

# 输出合并后的结果
print(df_concat)

上述代码中，我们先创建了两个DataFrame对象df1和df2，然后使用concat函数将这两个对象按行方向进行合并，最后通过print函数输出合并后的结果df_concat。

希望以上内容能够解决你的问题。如有更多疑问，欢迎追问。