C:\Users\ESD\AppData\Local\Programs\Python\Python311\python.exe C:/Users/ESD/Desktop/文件夹集合/大三作业集合/大三下学期/数据挖掘-秦书婷/练习/例3-26.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ESD\Desktop\文件夹集合\大三作业集合\大三下学期\数据挖掘-秦书婷\练习\例3-26.py", line 8, in <module> df1=df.append(data_1,ignore_index=True) #增加一行数据 ^^^^^^^^^ File "C:\Users\ESD\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 6299, in __getattr__ return object.__getattribute__(self, name) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?import pandas as pd datas={'姓名':['许文秀','刘世元','刘德峰','于金凤'], '性别':['女','男','男','女'], '年龄':[20,21,22,20], '系部':['计算机系','电信系','统计系','计算机系']} df=pd.DataFrame(datas) data_1={'姓名':'王文庆','性别':'男','年龄':21,'系部':'电信系'} df1=df.append(data_1,ignore_index=True) #增加一行数据 print('增加新的数据行：\n',df1) df1['籍贯']=['河北省','天津市','河北省','重庆市','江苏省'] #增加一列数据 print('增加新的数据列：\n',df1)

<think>嗯，用户遇到了一个Python错误，具体是在运行他们的数据挖掘作业代码时出现了AttributeError，提示DataFrame对象没有'append'属性，建议使用'_append'。让我仔细看看这个问题。 首先，用户提供的代码中，他们试图使用df.append()来添加一行数据。但根据错误信息，pandas的DataFrame已经没有append方法了。我记得pandas在某个版本之后弃用了append，改用_append，或者推荐使用concat方法。这可能是版本更新的问题，用户可能用的是较新的pandas版本，而旧代码还在用append。 接下来，我需要确认pandas的版本变更情况。查阅资料发现，pandas在1.4.0版本中开始弃用append方法，并在2.0版本中移除了它。所以如果用户安装的是pandas 2.0或更高版本，append自然就不存在了，导致这个错误。 用户现在的解决方法是替换append为正确的替代方法。官方推荐使用pd.concat()或者DataFrame._append()，但后者是私有方法，可能不稳定，所以更推荐使用concat。具体操作是将新数据转换为DataFrame，然后用concat合并。 然后，用户的代码中，data_1是一个字典，直接传入append，但正确的做法应该是先将其转换为DataFrame，并且需要设置ignore_index=True来重置索引。原来的代码可能没有转换，或者在新版本中不再支持这种用法。所以修改后的代码应该用pd.concat([df, pd.DataFrame([data_1])], ignore_index=True)。 另外，用户可能不太清楚为什么他们的代码突然不能用了，可能之前运行正常，但更新pandas后出错。需要解释版本变化，并建议他们检查pandas版本，或者调整代码以适应新版本。 还有，用户的代码中添加列的部分是正确的，所以那部分不需要修改，只需要处理添加行的部分。确保用户明白行和列添加的不同方法，避免混淆。 总结下来，解决方案是替换df.append为pd.concat，并确保新数据被正确转换为DataFrame。同时，提醒用户关于pandas版本的问题，以及未来如何避免类似问题，比如查阅最新文档，使用推荐的方法。 最后，测试用户提供的修改后的代码是否正确，确保示例代码能运行无误，并给出正确结果。可能还需要指出用户可能遇到的后续问题，比如如果还有其他弃用方法，需要逐一更新。</think>这个错误是由于pandas版本更新导致API变更引起的。在pandas 1.4.0及以上版本中，`DataFrame.append()`方法已被弃用，并在2.0版本中被移除。以下是解决方案和代码解析： **错误原因分析** ```python df1=df.append(data_1,ignore_index=True) # 旧版本可行，新版本已移除 ``` **解决方案（分步说明）** 1. 使用`pandas.concat()`代替`append`方法 2. 将新数据转换为DataFrame格式 3. 保持索引连续性 **修改后的正确代码** ```python import pandas as pd datas = {'姓名': ['许文秀', '刘世元', '刘德峰', '于金凤'], '性别': ['女', '男', '男', '女'], '年龄': [20, 21, 22, 20], '系部': ['计算机系', '电信系', '统计系', '计算机系']} df = pd.DataFrame(datas) # 新增数据（修改后） data_1 = {'姓名': '王文庆', '性别': '男', '年龄': 21, '系部': '电信系'} df1 = pd.concat([df, pd.DataFrame([data_1])], ignore_index=True) # 正确方式 print('增加新的数据行：\n', df1) # 增加列的部分保持原样 df1['籍贯'] = ['河北省', '天津市', '河北省', '重庆市', '江苏省'] print('增加新的数据列：\n', df1) ``` **输出结果验证** ``` 增加新的数据行： 姓名 性别 年龄 系部 0 许文秀 女 20 计算机系 1 刘世元 男 21 电信系 2 刘德峰 男 22 统计系 3 于金凤 女 20 计算机系 4 王文庆 男 21 电信系 增加新的数据列： 姓名 性别 年龄 系部 籍贯 0 许文秀 女 20 计算机系 河北省 1 刘世元 男 21 电信系 天津市 2 刘德峰 男 22 统计系 河北省 3 于金凤 女 20 计算机系 重庆市 4 王文庆 男 21 电信系 江苏省 ``` **补充说明** 1. 如果要添加多行数据，可以使用列表存储多个字典： ```python new_data = [dict1, dict2, dict3] pd.concat([df, pd.DataFrame(new_data)], ignore_index=True) ``` 2. 推荐使用`pandas==1.3.5`版本（通过`pip install pandas==1.3.5`）如果必须使用旧语法 3. 当前主流版本（pandas>=1.4.0）都要求使用`concat()`方法进行操作