在Pandas库中，DataFrame对象是一个非常核心的数据结构，其用途广泛，可以看作是一个二维表格，用于存储和处理数据。每一行都代表一条记录，每一列则代表一个变量，这种数据结构非常适合用于数据分析、数据清洗和数据可视化等任务。

但在使用DataFrame对象时，可能会遇到一种错误，那就是"dataframe object has no attribute append"。这个错误通常出现在我们试图对一个DataFrame对象调用append()方法的时候。但实际上，DataFrame对象并没有append()这个方法。

如果我们想要在DataFrame中添加一行或多行数据，有多种方法可以实现。首先，我们可以使用append()方法，将新的数据行添加到DataFrame的末尾。例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用append()方法添加一行数据
df = df.append({'C': [7, 8, 9]}, ignore_index=True)

在这个例子中，ignore_index=True是必须的参数，因为它会重置DataFrame index，使得新添加的行拥有一个新的索引值。

另外，我们也可以使用loc()方法来添加一行数据。例如：

# 使用loc()方法添加一行数据
df.loc[len(df), 'C'] = ['10', '11', '12']

在这个例子中，我们通过指定行索引来添加新的数据行。注意，行索引是从0开始的。

我们还可以使用iloc()方法来添加一行数据。例如：

# 使用iloc()方法添加一行数据
df.iloc[-1] = {'C': [13, 14, 15]}

在这个例子中，-1表示我们想要添加的是DataFrame的最后一行的数据。

总的来说，我们在使用Pandas库处理DataFrame对象时，需要灵活运用各种方法来添加、更新或删除行和列。同时，也需要注意一些细节，比如重置索引和正确的参数使用。只要我们掌握了这些基本的方法和技巧，就可以有效地使用DataFrame对象进行数据分析、数据清洗和数据可视化了。