DataFrame无append属性报错及pd.concat使用时NameError问题求助

错误1：AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' #

• 根本原因：Pandas 2.0及以后版本彻底移除了DataFrame.append()方法，该方法此前已被标记为弃用。
• 修正方案：用pd.concat()替代，把要添加的单行数据转成DataFrame后和原表拼接。同时原代码里还有两个变量名错误要修正：
  1. 循环遍历的变量是day_row，但后续用了dr，需统一为同一个变量名
  2. 接收lma返回值用的是avlm, relm，但后续用了alm, ralm，变量名不匹配

修正后的代码片段：

import pandas as pd

# 先确保ndf是预先初始化的空DataFrame，比如：
# ndf = pd.DataFrame(columns=['od', 'fc', 'tc', 'r', 'per', 'mer'])

for idx, dr in ecurr.iterrows():  # 统一变量名为dr
    avlm, relm = lma(dtd, dr['fc'], dr['tc'], dr['od'])  # 正确接收返回值
    # 把单行数据转为DataFrame
    new_row = pd.DataFrame({
        'od': [dr['od']],
        'fc': [dr['fc']],
        'tc': [dr['tc']],
        'r': [dr['r']],
        'per': [avlm],
        'mer': [relm]
    })
    ndf = pd.concat([ndf, new_row], ignore_index=True)  # 拼接并重新赋值给ndf

错误2：NameError: name 'p' is not defined #

• 原因：要么是你写pd.concat()时手滑写成了p.concat()，要么是代码开头没正确导入Pandas库。
• 解决步骤：
  1. 代码开头必须加import pandas as pd，确保能调用Pandas的方法
  2. 检查所有调用Pandas的地方，必须用pd.开头，别写成p.

额外优化建议 #

循环里逐行拼接DataFrame效率很低，建议先把所有要添加的行存进列表，最后一次性拼接，速度会快很多：

import pandas as pd

rows_list = []
for idx, dr in ecurr.iterrows():
    avlm, relm = lma(dtd, dr['fc'], dr['tc'], dr['od'])
    rows_list.append({
        'od': dr['od'],
        'fc': dr['fc'],
        'tc': dr['tc'],
        'r': dr['r'],
        'per': avlm,
        'mer': relm
    })
# 最后一次性合并
ndf = pd.concat([ndf, pd.DataFrame(rows_list)], ignore_index=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matt