TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'inputCols'

这个错误通常是由于使用不正确的方法或参数导致的。可能是你使用的 PySpark 版本不支持 inputCols 参数，或者该参数的名称在你使用的 PySpark 版本中不同。你可以尝试查看 PySpark 文档，了解你使用的版本中支持哪些参数。

在 PySpark 中，使用多列进行编码的方法是使用 VectorAssembler 将多个特征列合并为一个特征向量列，然后将该特征向量列传递给 OneHotEncoder 或其他编码器。下面是一个示例代码：

from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder, StringIndexer, VectorAssembler

# 创建一个字符串索引器
indexer = StringIndexer(inputCol="color", outputCol="colorIndex")

# 将数据集拟合到字符串索引器上
indexed = indexer.fit(data).transform(data)

# 创建一个向量汇总器
assembler = VectorAssembler(inputCols=["colorIndex", "size"], outputCol="features")

# 将数据集转换为特征向量
assembled = assembler.transform(indexed)

# 创建一个 OneHotEncoder 对象
encoder = OneHotEncoder(inputCol="features", outputCol="encoded")

# 拟合数据到 OneHotEncoder 上
model = encoder.fit(assembled)

# 对数据进行编码
encoded = model.transform(assembled)

# 显示结果
encoded.show()

在上面的代码中，我们首先使用 StringIndexer 对颜色列进行编码。然后，我们使用 VectorAssembler 将颜色和大小列合并为一个特征向量列。接下来，我们使用 OneHotEncoder 对特征向量进行编码，并显示了结果。

注意，在使用 PySpark 的 OneHotEncoder 进行多列编码时，你需要确保 Spark 版本与 PySpark 版本匹配，并且已经安装了必要的依赖项。此外，你需要使用 VectorAssembler 将多个特征列合并为一个特征向量列。