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。

相关问题

pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Invalid start or len parameter'

这个错误通常发生在使用Spark SQL中对DataFrame进行切片时。通常情况下，您需要检查您的切片参数是否正确。

在使用切片时，应该遵循以下规则：

1. 切片参数应该是整数。
2. 切片参数应该在DataFrame的行数范围内。
3. 切片参数应该遵循[start:end]的格式，其中start是起始位置，end是结束位置。

如果您的切片参数不符合这些规则，就会出现“Invalid start or len parameter”的错误。请检查您的代码，看看是否有任何不正确的切片参数。

如果您确定您的切片参数是正确的，但仍然遇到此错误，则可能是因为您的DataFrame中存在空行或空列。请检查您的数据，并确保没有任何空数据。

pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'requirement failed: DecisionTree requires maxBins (= 32) to be at least as large as the number of values in each categorical feature, but categorical feature 0 has 385 values. Considering remove this and other categorical features with a large number of values, or add more training examples.'怎么改正

这个错误提示是因为 `DecisionTreeRegressor` 模型的 `maxBins` 参数默认值为 32，而你的数据集中某些类别型特征的取值数量大于 32，因此需要调整 `maxBins` 参数的值。

你可以尝试将 `maxBins` 参数的值设置为较大的值，例如 512，以匹配数据集中较大的类别型特征的取值数量。修改代码如下：

from pyspark.ml.regression import DecisionTreeRegressor

# 创建 DecisionTreeRegressor 模型
dt = DecisionTreeRegressor(featuresCol="features", labelCol="avgPrice", maxBins=512)

# 训练模型
model = dt.fit(trainingData)

另外一种解决方法是删除数据集中的某些类别型特征，或者将它们转换为数值型特征，以减少 `maxBins` 参数的值。例如，可以使用 `StringIndexer` 将类别型特征转换为数值型特征。修改代码如下：

from pyspark.ml.feature import StringIndexer

# 转换类别型特征
indexers = [StringIndexer(inputCol=col, outputCol=col+"_index") for col in ["proname", "type", "market"]]
assembler = VectorAssembler(inputCols=["proname_index", "type_index", "market_index", "maxPrice", "minPrice"], outputCol="features")
data = Pipeline(stages=indexers+[assembler]).fit(data).transform(data)

# 创建 DecisionTreeRegressor 模型
dt = DecisionTreeRegressor(featuresCol="features", labelCol="avgPrice")

# 训练模型
model = dt.fit(trainingData)

需要注意的是，如果你删除了某些类别型特征，可能会影响模型的预测性能。因此，在删除特征之前，你应该对其进行仔细的分析和评估。