AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'sample'

`AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'sample'` 这个错误通常出现在Pandas库中，当你试图对一个分组数据框（`DataFrameGroupBy`对象）应用`sample()`函数时。`sample()`是一个用于从数据集中随机抽取样本的方法，但在分组操作后，它并不直接作用于分组后的结果上。

`DataFrameGroupBy`对象表示的是按照某些列进行了分组的数据，你需要先对每个组进行操作，然后再抽样，或者是先整体抽样再进行分组。正确的做法可能是：

1. 先使用`groupby()`方法对数据进行分组，然后对每个组独立地调用`sample()`，例如 `df.groupby('column_name').apply(lambda x: x.sample())`。
2. 或者先使用`sample()`对整个数据集抽样，然后根据需要重新分组，如 `df.sample(n=部分样本数).groupby('column_name')`。

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

这个错误提示表明你尝试在一个pandas DataFrame对象上调用名为shuffle的属性或方法，但是该对象上并没有这个属性或方法。shuffle并不是pandas.DataFrame的标准属性或方法，你可能需要查看一下你的代码，看看是不是将pandas DataFrame对象误认为了其他类型的对象，并在其上调用了不适用于DataFrame的方法。或者，你可以尝试使用pandas提供的其他类似的函数来对DataFrame进行随机化操作，例如使用sample方法。

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

I apologize for the confusion caused. It seems like there was a typo in my previous response. The correct method to find the column index with the maximum value in a DataFrame is `idxmax()` (notidmax()`). Here's the corrected code:

python
import pandas as pd

# Create a sample DataFrame
df = pd.DataFrame([[8108.854, 8078.825, 7997.861, 7911.848, 7873.547, 7906.965,
7989.997, 8072.625, 8108.854, 8078.825, 7997.861, 7911.848,
7873.547, 7906.965, 7989.997, 8072.626, 8108.854, 7.]],
columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I',
'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R'])

# Find the column index with the maximum value
max_column_index = df.idxmax(axis=1)[0]

# Get the column position
column_position = df.columns.get_loc(max_column_index)

print(f"The maximum value is in column {max_column_index}, at position {column_position}.")

This code should now run without any errors and print the desired output. Again, I apologize for any confusion caused by the previous response.