AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'isunll'

这个错误提示表明在DataFrame对象中没有名为'isnull'的属性。可能是因为该属性被拼写错误或者该属性在该版本的pandas中已被弃用。如果您想检查DataFrame对象中是否存在缺失值，可以使用isna()或isnull()方法。这些方法将返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示缺失值，False表示非缺失值。您可以使用sum()方法计算每列中缺失值的数量。例如，如果您的DataFrame对象名为df，则可以使用以下代码检查缺失值的数量：
df.isna().sum()
或者
df.isnull().sum()

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AttributeError: DataFrame object has no attribute append

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append' 错误通常发生在使用DataFrame对象的append方法时。这个错误的原因是因为在pandas的较新版本中，DataFrame对象已经不再具有append方法。

解决这个问题的方法是使用concat函数来连接两个DataFrame对象。concat函数可以在行或列方向上合并数据。如果想要在行方向上合并两个DataFrame对象，可以使用concat函数的axis参数设置为0。例如：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12})

result = pd.concat([df1, df2], axis=0)

在这个例子中，df1和df2是两个DataFrame对象，通过concat函数，我们将它们在行方向上合并为一个新的DataFrame对象result。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

AttributeError: DataFrame object has no attribute Survived

这错误通常发生在你使用 Pandas DataFrame 对象时，尝试访问不存在的列。在你的情况下，你尝试访问名为 "Survived" 的列，但该列不存在于 DataFrame 对象中，因此会引发 AttributeError。你需要检查 DataFrame 中是否存在该列或者确认你使用的列名称是否正确。