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

### 回答1：
这个错误是由于 `pandas` 库中的 `DataFrame` 对象没有 `append` 方法导致的。你可以使用 `concat` 方法将两个 DataFrame 连接起来。示例代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [5, 6], 'B': [7, 8]})

df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

上面的代码中，`concat` 方法将 `df1` 和 `df2` 连接起来，并将结果保存到了 `df` 中。 `ignore_index=True` 表示重置索引。

如果你想要将两个 DataFrame 连接在一起，可以使用 `join` 方法。示例代码如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})

df = df1.join(df2)

上面的代码中，`join` 方法将 `df1` 和 `df2` 连接起来，并将结果保存到了 `df` 中。

### 回答2：
这个错误是由于在Pandas中的DataFrame对象没有名为`append`的属性导致的。这个错误信息提醒你可能希望使用`_append`属性替代。

这个错误通常会出现在尝试使用DataFrame的`append`方法时。但是，Pandas的DataFrame实际上并没有这个方法。取而代之的是，在Pandas中，我们可以使用`pd.concat`来将两个DataFrame对象进行连接。

以下是一个示例，展示了如何使用`pd.concat`方法将两个DataFrame对象进行连接：

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]})

df_concat = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

print(df_concat)

这个示例中，我们创建了两个DataFrame对象`df1`和`df2`，并使用`pd.concat`方法将它们连接起来。`ignore_index=True`参数用于重新索引结果DataFrame的行号。

运行以上代码，输出结果将是：

   A   B
0  1   4
1  2   5
2  3   6
3  7  10
4  8  11
5  9  12

总之，当出现`AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?`错误时，你可以尝试使用`pd.concat`方法来连接DataFrame。记住，Pandas的DataFrame对象没有`append`属性。

### 回答3：
报错的原因是在DataFrame对象上调用了append方法，但该对象没有定义append属性。提示中建议使用"_append"属性。

在Pandas库中，DataFrame对象没有内置的append属性来增加行数据，而是通过concat或者append等方法来实现。

如果想要将另一个DataFrame对象的数据追加到现有DataFrame中，可以使用concat方法。

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]})

# 使用concat方法将df2的数据追加到df1中
result = pd.concat([df1, df2])

# 打印结果
print(result)

通过以上代码，可以将df2的数据追加到df1中，并将结果保存在result变量中。