AttributeError: 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'values

这个错误通常发生在对 pandas 中的 GroupBy 对象使用 .values 属性时。GroupBy 对象是通过对 DataFrame 进行分组操作得到的，它代表了分组后的数据集。然而，GroupBy 对象本身并没有 .values 属性。

解决这个问题的方法是，对 GroupBy 对象使用其他适用的属性或方法来获取您需要的数据。具体要依据您的具体需求来确定应该使用什么方法。例如，可以使用 .agg 方法来计算分组后的聚合值，或者使用 .apply 方法来对每个分组应用函数进行处理。

请提供更多关于您的数据和操作的详细信息，以便我能够为您提供更具体的帮助。

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

这个错误提示`AttributeError: 'SeriesGroupBy' object has no attribute 'len'`表示你在尝试对一个`pandas`中的`SeriesGroupBy`对象调用`len()`方法，但这个方法并不适用于这种类型的对象。

`SeriesGroupBy`是`pandas`库中用于分组操作的对象，当你对数据集应用聚合函数（如求和、计数、平均值等）并创建了一个分组后的结果时，你会得到一个`SeriesGroupBy`对象。这个对象并没有直接的`len()`方法，因为它实际上是一个迭代器，用来生成每个分组的结果，而不是计算整个分组后的总体数量。

如果你想获取分组后的总行数，你应该使用`.ngroups`属性，对于总记录数则可以用`.count()`方法，或者如果是想看每组有多少项，则应该查看各个分组的`.apply(len)`。

例如：

# 假设df是一个DataFrame，gb是对df按某个列分组的groupby对象
total_records = gb.ngroups
total_values_per_group = gb.apply(len)

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。