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。

相关问题

如何解决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。

在 PySpark 中，OneHotEncoderModel 对象是由 OneHotEncoder.fit() 方法返回的。该方法返回 OneHotEncoderModel 对象，你可以使用它来对数据进行编码。下面是一个示例代码：

from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder, StringIndexer

# 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 OneHotEncoder 对象
encoder = OneHotEncoder(inputCol="colorIndex", outputCol="colorVec")

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

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

# 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，我们创建了一个 OneHotEncoder 对象并将其拟合到已编码的数据上。最后，我们使用 OneHotEncoderModel 对象对数据进行编码，并显示了结果。

注意，在使用 PySpark 的 OneHotEncoder 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。

AttributeError: 'OneHotEncoder' object has no attribute '_java_obj'怎么解决

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。

在 PySpark 中，OneHotEncoderModel 对象是由 OneHotEncoder.fit() 方法返回的。该方法返回 OneHotEncoderModel 对象，你可以使用它来对数据进行编码。下面是一个示例代码：

from pyspark.ml.feature import OneHotEncoder, StringIndexer

# 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 OneHotEncoder 对象
encoder = OneHotEncoder(inputCol="colorIndex", outputCol="colorVec")

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

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

# 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，我们创建了一个 OneHotEncoder 对象并将其拟合到已编码的数据上。最后，我们使用 OneHotEncoderModel 对象对数据进行编码，并显示了结果。

注意，在使用 PySpark 的 OneHotEncoder 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。