return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'Series' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?
时间: 2023-12-07 16:38:38 浏览: 181
这个错误提示表明在一个名为'Series'的对象上调用了'append'方法,但是该对象并没有'append'属性。相反,它建议你使用'_append'属性。这可能是因为'Series'对象没有'append'方法,或者你的代码中有一些错误导致它无法找到'append'方法。你可以尝试使用'_append'属性来代替'append'方法,或者检查你的代码中是否存在拼写错误或其他语法错误。
以下是一个例子,演示了如何使用'_append'属性来代替'append'方法:
```python
my_series = pd.Series([1, 2, 3])
my_series._append(pd.Series([4, 5, 6]))
```
相关问题
return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?
如果您的pandas版本比较老,可能会出现`DataFrame`对象没有`append`属性的错误。这时可以使用`concat`函数来实现在原有的DataFrame中添加一行数据。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 假设原有的DataFrame为df,如下所示
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
# 添加新的一行数据
new_row = pd.DataFrame({'A': [4], 'B': ['d']})
df = pd.concat([df, new_row], ignore_index=True)
# 打印添加后的DataFrame
print(df)
```
上述代码中,我们首先创建了一个名为`df`的DataFrame,然后定义了一个新的DataFrame`new_row`,代表要添加的新行数据。接着,我们使用`pd.concat()`函数将新行数据添加到原有的DataFrame中,并将结果重新赋值给`df`变量。最后,我们使用`print()`函数打印添加后的DataFrame。需要注意的是,我们在`pd.concat()`函数中传入了`ignore_index=True`参数,这是为了使新行数据的索引自动递增,避免出现重复的索引。
return object.__getattribute__(self, name) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?
这个错误是因为你尝试在一个DataFrame对象上调用了一个不存在的属性"append"。根据错误信息的建议,你可能想要调用"_append"属性。
在Python中,当你使用点号(.)来访问一个对象的属性时,实际上是在调用对象的`__getattribute__`方法。这个方法会在对象上查找指定的属性并返回它。如果属性不存在,就会引发`AttributeError`异常。
对于DataFrame对象来说,它没有名为"append"的属性。但是它有一个名为"_append"的属性,这可能是你想要调用的方法。你可以尝试使用下划线来调用这个方法,例如:`df._append()`。
然而,需要注意的是,以双下划线开头和结尾的属性和方法在Python中被视为私有的,意味着它们不应该被直接访问。因此,最好的做法是查看DataFrame对象的文档或使用其他适当的方法来实现你的需求。
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