pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Invalid start or len parameter'
时间: 2024-01-24 17:19:30 浏览: 26
这个错误通常表示在使用 Spark SQL 时,指定的参数不合法。具体而言,可能是以下一种情况:
1. start 或 len 参数的值不正确,例如 start 参数小于 0,或者 len 参数小于等于 0。
2. 字符串中包含非法字符,例如空字符或 null。
3. 字符串的长度超过了最大限制。
你可以检查一下你的代码中涉及到的参数,看看它们是否符合要求。如果还有问题,请提供更详细的信息,这样我才能更好地帮助你解决问题。
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代码报错 pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: requirement failed: Column prediction already exists
这个错误表示你在尝试添加一个名为 "prediction" 的列,但是这个列已经存在于你的数据集中了。你可以尝试修改你的代码,使用一个不同的名称来命名新的列,或者在添加列之前先删除已有的 "prediction" 列。例如,可以使用以下代码来删除已有的 "prediction" 列:
```
data = data.drop("prediction")
```
然后再尝试添加新的 "prediction" 列。
pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Data type string of column proname is not supported.\nData type string of column type is not supported.\nData type string of column market is not supported.\nData type string of column time is not supported.'
这个错误提示表明您正在使用 PySpark 进行操作,但是您的 DataFrame 中有一些列的数据类型是字符串,而 PySpark 并不支持字符串类型的列。您需要将这些列转换成 PySpark 支持的数据类型,例如字符串可以转换成 StringType,日期可以转换成 DateType 等等。您可以使用 PySpark 中的 cast() 函数来进行转换。例如,如果您的 DataFrame 中有一个名为 "proname" 的字符串列,您可以使用以下代码将其转换成 StringType:
```python
from pyspark.sql.functions import col
df = df.withColumn("proname", col("proname").cast("string"))
```
您可以根据需要更改列名和数据类型。同样的方式也可以用于转换其他数据类型的列。