编写ETL脚本运行extract函数报错：'DataFrame'对象无'append'属性

错误原因 #

这个错误是因为Pandas 2.0及后续版本已经移除了DataFrame.append()方法——你之前的脚本能正常运行，是因为当时使用的是Pandas 1.x版本。

解决方案 #

方案1：改用官方推荐的pd.concat()（优先选择） #

pd.concat()是Pandas官方指定的append()替代方法，效率更高，尤其适合批量合并多个DataFrame。修改你的extract函数如下：

import pandas as pd
from datetime import datetime
import glob

def extract_from_csv(file_to_process):
    dataframe = pd.read_csv(file_to_process)
    return dataframe

def extract():
    # 用列表收集所有读取的CSV数据
    df_collection = []
    
    for csvfile in glob.glob("*.csv"):
        df_collection.append(extract_from_csv(csvfile))
        
    # 一次性合并所有DataFrame，重置索引
    extracted_data = pd.concat(df_collection, ignore_index=True)
    # 确保只保留需要的列（避免CSV中多余列干扰）
    extracted_data = extracted_data[["Term", "Amount"]]
    return extracted_data

方案2：降级Pandas到1.x版本（应急用，不推荐） #

如果暂时不想修改代码，可以降级到支持append()的旧版Pandas：

pip install pandas==1.5.3

注：不推荐长期使用此方案，新版本Pandas修复了大量bug并优化了性能。

额外提示 #

如果你的CSV文件中存在缺失Term或Amount列的情况，可以在合并后用fillna()处理空值，或者在extract_from_csv读取时指定列：

def extract_from_csv(file_to_process):
    # 只读取需要的列，避免冗余数据
    dataframe = pd.read_csv(file_to_process, usecols=["Term", "Amount"])
    return dataframe

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akash Singh