代码报错AttributeError: 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'kurtosis'

这个错误是由于你正在尝试在一个SeriesGroupBy对象上调用"kurtosis"属性，而该属性在SeriesGroupBy对象中不存在。SeriesGroupBy对象是pandas库中的一个分组对象，它用于对数据进行分组操作。

如果你想计算每个分组的峰度（kurtosis），你可以使用pandas的agg函数来应用kurtosis函数到每个分组上。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 假设你已经有一个DataFrame对象df，其中包含了需要分组的数据
# 你可以使用groupby函数将数据按照某列进行分组
grouped = df.groupby('column_name')

# 使用agg函数应用kurtosis函数到每个分组上
result = grouped['column_to_calculate'].agg('kurtosis')

请注意，你需要将"column_name"替换为你要进行分组的列名，"column_to_calculate"替换为你要计算峰度的列名。这样，你就可以得到一个包含每个分组峰度值的Series对象 "result"。

希望这可以帮助到你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。

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代码报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'lower'

这个错误表明你正在尝试使用一个列表对象的 lower 属性，但是列表类型的对象没有 lower 属性。lower 是字符串类型的一个方法，用于将字符串转换为小写。因此，你需要检查你的代码中是否有使用 lower 属性的地方，并确保你正在使用字符串类型的对象。下面是一个例子，展示了如何正确使用 lower 方法：

my_string = "HELLO WORLD"
print(my_string.lower()) # 输出：hello world

AUTODOCK对接报错AttributeError: Docking instance has no attribute 'ligMol'

关于您提到的AUTODOCK对接报错"AttributeError: Docking instance has no attribute 'ligMol'"，这个错误通常是由于没有正确定义或者初始化`ligMol`导致的。`ligMol`是指待对接的小分子（ligand），它应该在对接之前被正确设置。

解决这个问题的方法是确保在对接之前正确设置了`ligMol`。你可以检查一下代码中是否有如下的步骤：

docking = Docking()
docking.ligMol = your_ligand_molecule

其中`your_ligand_molecule`是你自己定义的小分子。

如果你已经正确设置了`ligMol`，那么可能是因为AUTODOCK版本不兼容或者存在其他问题。你可以尝试更新AUTODOCK或者查看相关文档以获取更多帮助。

希望能帮到您！如果您有其他问题，请随时提问。