'HashingTF' object has no attribute '_java_obj'

这个错误可能是因为在使用Spark的HashingTF对象时，没有正确初始化SparkContext或SparkSession。请确保在创建HashingTF对象之前，正确初始化SparkContext或SparkSession，并且在使用完HashingTF对象后正确关闭SparkContext或SparkSession。另外，还需要检查是否正确导入了所需的库和模块。

相关问题

AttributeError: 'MinMaxScaler' object has no attribute '_java_obj'

这个错误提示 `AttributeError: 'MinMaxScaler' object has no attribute '_java_obj'` 意味着你在Python代码中尝试访问`MinMaxScaler`对象的一个不存在的属性`_java_obj`。`MinMaxScaler`是scikit-learn库中的一个归一化工具，用于将特征缩放到指定的最小和最大值范围内。这个特定的`_java_obj`属性通常在与Java集成的环境中才会存在，比如Spark MLlib，但在纯Python环境下的sklearn库中是没有这个属性的。

如果你是在Spark环境下并且尝试通过MLlib使用`MinMaxScaler`，那么这个属性应该是存在的。但是，如果你在纯Python环境中，例如本地Jupyter notebook或者直接运行的脚本，那么`_java_obj`就不是一个可用的属性。

出现这个错误的原因可能是：

1. 误用了`_java_obj`，实际上应该使用的属性或方法没有找到。
2. 程序尝试从已经卸载或者没有正确初始化的scikit-learn版本获取这个属性。
3. 代码尝试将sklearn模型转化成Java对象，但在当前环境中不需要这样的转化。

修复这个问题，你需要检查你的代码，确认是否正确地实例化并使用`MinMaxScaler`，以及是否在正确的上下文中使用它。

AttributeError: 'OneHotEncoder' object has no attribute '_java_obj'

这个错误通常是由于使用不正确的方法或参数导致的。可能是你试图在 PySpark 中使用 OneHotEncoderModel 对象的 _java_obj 属性，但是该对象并没有这个属性。你可以尝试使用其他属性或方法来访问 OneHotEncoderModel 对象中的数据，或者检查你的代码中是否存在其他错误。

如果你能提供更多的上下文或代码示例，我可以帮助你更好地解决这个问题。