new_row = pd.DataFrame({'wind Speed': [sess.run(y)]}) # 将数字插入windspeed列 dataframe = dataset.append(new_row, ignore_index=True) # 将修改后的数据框架写回CSV文件 dataframe.to_csv('new.csv', index=False)'numpy.ndarray' object has no attribute 'append'

这个错误提示表示numpy.ndarray对象没有append属性，因此无法使用append方法。你可以使用numpy.concatenate函数来将两个numpy数组合并。具体实现方式如下：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件并转换为numpy数组
dataset = pd.read_csv('data.csv')
data_array = np.array(dataset)

# 创建新的一行数据
new_row = np.array([sess.run(y)])

# 将新行数据添加到原数据数组中
new_data_array = np.concatenate((data_array, new_row), axis=0)

# 将修改后的数据数组转换为DataFrame对象
new_dataset = pd.DataFrame(data=new_data_array, columns=dataset.columns)

# 将修改后的数据框架写回CSV文件
new_dataset.to_csv('new.csv', index=False)

这里使用numpy.concatenate函数将原数据数组和新行数据数组合并，并设置axis=0参数表示沿第0维度（即行）进行合并。然后将合并后的数据数组转换为DataFrame对象，并写回CSV文件。