基于spark的波士顿房价预测中，计算相关系数矩阵时总是报错为"cannot resolve '`all_features`' given input columns: [RAD, CRIM, CHAS, AGE, MEDV, B, NOX, LSTAT, DIS, PTRATIO, INDUS, TAX, ZN, RM]是怎么回事，有什么解决方法吗

这个错误通常是因为你的DataFrame中没有名为"all_features"的列，因此Spark无法解析。在计算相关系数矩阵之前，你需要确保你的DataFrame中有一个名为"all_features"的列，其中包含所有用于预测房价的特征。你可以使用Spark的VectorAssembler将所有特征组合成一个向量，并将该向量命名为"all_features"。例如：

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

assembler = VectorAssembler(inputCols=["CRIM", "ZN", "INDUS", "CHAS", "NOX", "RM", "AGE", "DIS", "RAD", "TAX", "PTRATIO", "B", "LSTAT"], outputCol="all_features")
df = assembler.transform(df)

这将把所有特征列合并成一个名为"all_features"的向量列，并将该列添加到DataFrame中。然后，你可以使用该列计算相关系数矩阵。

相关问题

我有一个stdf的dataframe 使用.select($"stdf.WORKORDERNO"）报错 cannot resolve 'stdf.WORKORDERNO' given input columns

这个错误通常表示stdf这个DataFrame中并不存在名为"stdf.WORKORDERNO"的列。你可以通过以下两种方式解决这个问题：

1. 使用别名来访问列。例如，使用`select($"WORKORDERNO".alias("stdf.WORKORDERNO"))`，这样就可以通过"stdf.WORKORDERNO"来访问该列了。

2. 确认stdf这个DataFrame中是否真的存在名为"stdf.WORKORDERNO"的列。你可以使用`stdf.columns`查看该DataFrame中所有的列名，确认该列是否存在，并且注意大小写是否匹配。如果该列确实不存在，那么你需要先进行数据预处理，以确保该列存在。

spark.sql.AnalysisException: cannot resolve 'stdf.WORKORDERNO' given input columns

这个错误通常表示你的SQL查询中包含了一个不存在的列名，即'STDF.WORKORDERNO'。请检查你的SQL语句，确认该列是否存在，或者是否有拼写错误，以及表是否已经正确地注册到Spark SQL中。另外，也需要检查你的输入数据是否包含该列。如果数据中不包含该列，那么你需要先对数据进行预处理，以确保该列存在。