pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Invalid start or len parameter'
时间: 2024-02-09 12:07:06 浏览: 28
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。
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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。