Pandas的append函数不可用,报错no attribute

2024-08-27 20:20

本文主要是介绍Pandas的append函数不可用,报错no attribute,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

基础信息

Pandas版本为2.2.2版本,算是目前的最新版本了。

使用代码如下:

data = pd.read_csv("product.csv", encoding='utf-8')
new_line = {"id":1, "name":"peach"}
data.append(new_line, ignore_index=True)

在使用Pandas的append方法时报错如下:

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

当然,根据错误提示,可以使用’_append’来达到替换append函数的目的。但这样并不友好,因为访问了受保护的函数,而且在某些场景下并不一定会生效。

错误原因及解决方案

出现上述错误的原因:Pandas在版本的更迭中,逐渐废弃了append函数的使用,转而推荐使用concat()来代替。

如果是两个DateFrame对象,则可直接使用contact()函数来处理:

import pandas as pddt1=pd.read_excel('产品表.xlsx',sheet_name=0)
dt2=pd.read_excel('产品表.xlsx',sheet_name=1)
a=pd.concat([dt1,dt2],ignore_index=True)
print(a)

针对单行添加数据的场景通过如下方式处理:

import pandas as pddf = pd.read_excel("product.xlsx")
new_line = {"id": 1, "name": "peach"}
df = pd.concat([df, pd.DataFrame([new_line])], ignore_index=True)print(df)

打印效果如下:

  id   name
0  1  peach

这篇关于Pandas的append函数不可用,报错no attribute的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1112682

相关文章

解决IDEA报错:编码GBK的不可映射字符问题

《解决IDEA报错:编码GBK的不可映射字符问题》:本文主要介绍解决IDEA报错:编码GBK的不可映射字符问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录IDEA报错:编码GBK的不可映射字符终端软件问题描述原因分析解决方案方法1:将命令改为方法2:右下jav

MyBatis模糊查询报错:ParserException: not supported.pos 问题解决

《MyBatis模糊查询报错:ParserException:notsupported.pos问题解决》本文主要介绍了MyBatis模糊查询报错:ParserException:notsuppo... 目录问题描述问题根源错误SQL解析逻辑深层原因分析三种解决方案方案一:使用CONCAT函数(推荐)方案二:

Pandas透视表(Pivot Table)的具体使用

《Pandas透视表(PivotTable)的具体使用》透视表用于在数据分析和处理过程中进行数据重塑和汇总,本文就来介绍一下Pandas透视表(PivotTable)的具体使用,感兴趣的可以了解一下... 目录前言什么是透视表?使用步骤1. 引入必要的库2. 读取数据3. 创建透视表4. 查看透视表总结前言

pandas中位数填充空值的实现示例

《pandas中位数填充空值的实现示例》中位数填充是一种简单而有效的方法,用于填充数据集中缺失的值,本文就来介绍一下pandas中位数填充空值的实现,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是中位数填充?为什么选择中位数填充?示例数据结果分析完整代码总结在数据分析和机器学习过程中,处理缺失数

Pandas使用AdaBoost进行分类的实现

《Pandas使用AdaBoost进行分类的实现》Pandas和AdaBoost分类算法,可以高效地进行数据预处理和分类任务,本文主要介绍了Pandas使用AdaBoost进行分类的实现,具有一定的参... 目录什么是 AdaBoost?使用 AdaBoost 的步骤安装必要的库步骤一:数据准备步骤二:模型

Pandas统计每行数据中的空值的方法示例

《Pandas统计每行数据中的空值的方法示例》处理缺失数据(NaN值)是一个非常常见的问题,本文主要介绍了Pandas统计每行数据中的空值的方法示例,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录什么是空值?为什么要统计空值?准备工作创建示例数据统计每行空值数量进一步分析www.chinasem.cn处

Spring Boot中JSON数值溢出问题从报错到优雅解决办法

《SpringBoot中JSON数值溢出问题从报错到优雅解决办法》:本文主要介绍SpringBoot中JSON数值溢出问题从报错到优雅的解决办法,通过修改字段类型为Long、添加全局异常处理和... 目录一、问题背景:为什么我的接口突然报错了?二、为什么会发生这个错误?1. Java 数据类型的“容量”限制

使用Pandas进行均值填充的实现

《使用Pandas进行均值填充的实现》缺失数据(NaN值)是一个常见的问题,我们可以通过多种方法来处理缺失数据,其中一种常用的方法是均值填充,本文主要介绍了使用Pandas进行均值填充的实现,感兴趣的... 目录什么是均值填充?为什么选择均值填充?均值填充的步骤实际代码示例总结在数据分析和处理过程中,缺失数

Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)

《Python的time模块一些常用功能(各种与时间相关的函数)》Python的time模块提供了各种与时间相关的函数,包括获取当前时间、处理时间间隔、执行时间测量等,:本文主要介绍Python的... 目录1. 获取当前时间2. 时间格式化3. 延时执行4. 时间戳运算5. 计算代码执行时间6. 转换为指

SpringBoot项目中报错The field screenShot exceeds its maximum permitted size of 1048576 bytes.的问题及解决

《SpringBoot项目中报错ThefieldscreenShotexceedsitsmaximumpermittedsizeof1048576bytes.的问题及解决》这篇文章... 目录项目场景问题描述原因分析解决方案总结项目场景javascript提示:项目相关背景:项目场景:基于Spring