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。
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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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