AttributeError: 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'isnull'

这个错误通常发生在尝试对一个Pandas DataFrame的分组（groupby）对象应用 `isnull()` 或其他类似函数时。`isnull()` 是Pandas Series自带的一个方法，用于检查 Series 中的数据是否包含缺失值（NaN）。然而，在对DataFrame进行分组操作后，得到的是一个 `SeriesGroupBy` 对象，它是一个迭代器，而不是完整的 Series。这意味着直接在分组后的结果上调用 `isnull()` 是不允许的。

解决这个问题，你需要将 `isnull()` 应用在未分组的原始 Series 上，然后再根据需要进行分组。例如：

# 先检查原始 '是否爆仓' 列是否有缺失值
all_values = df['是否爆仓'].isnull()

# 然后再进行 'start_time' 的分组
missing_counts = df.groupby('start_time')[all_values].sum()  # 或 count() 或者 apply(lambda x: x.isnull().sum())

这将首先获取原始列中缺失值的信息，再按照 'start_time' 进行统计。

如果需要在分组过程中检查每组内的缺失值，你应该先获取分组后的对象，然后对每个组再次调用 `isnull()`：

missing_per_group = df.groupby('start_time')['是否爆仓'].apply(lambda x: x.isnull().sum())

这会返回一个新的 Series，其中索引是 'start_time'，值是对应分组内 '是否爆仓' 列缺失值的数量。