為什麼 pandas DataFrame 拋出 AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'?
錯誤:「DataFrame」物件沒有屬性「append」
嘗試將字典附加到DataFrame 物件時,出現下列錯誤可能會出現:
AttributeError: 'DataFrame'物件沒有屬性'append'
儘管 DataFrame 中明顯存在「append」方法,但可以透過了解其最近的刪除來解決此問題。
刪除原因
在 pandas 2.0 中,「append」方法已被棄用並最終被刪除,因為它的問題本質。使用者經常嘗試透過在循環中使用「append」來模仿 Python 列表行為,導致效率低下。 pandas 中的「append」不會修改原始 DataFrame,而是建立一個新的 DataFrame,導致重複插入的複雜度為 O(n)。
替代解
To將字典附加到DataFrame,建議使用兩種替代方法:
1. Pandas Concatenation (concat )
此方法將原始DataFrame與新行組合為一個 DataFrame。
2. Pandas Loc(僅適用於RangeIndex)
此方法透過將新行設定在DataFrame 中的下一個可用索引處來新增行。請注意,它僅在 DataFrame 具有 RangeIndex 時有效。
有效追加多行
如果需要追加多行,請考慮以下方法:
- 收集清單中的新行。
- 從列表。
- 將新的 DataFrame 連接到原始 DataFrame。
這可確保高效追加,同時避免重複「append」或「concat」操作的開銷。
以上是為什麼 pandas DataFrame 拋出 AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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