如何解决Pyspark-TypeError:在Spark MLlib中使用OneHotEncoder时无法调用'Column'对象
我是pyspark和Apache Spark机器学习库的新手。 我正在尝试将OneHotEncoder应用于Spark MLlib中的几个分类列。 首先,我使用stringIndexer,它可以正常工作。
categoricalColumns是我在数据集中的分类列的列表。
stringIndexer = StringIndexer(
inputCols=[categoricalCol for categoricalCol in categoricalColumns],outputCols=[categoricalCol + "_index" for categoricalCol in categoricalColumns]
)
mod_si = stringIndexer.fit(spark_df)
indexed_si = mod_si.transform(spark_df)
indexed_si.printSchema()
下一个OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder(
inputCols=[indexer.getOutputCol() for indexer in indexed_si],outputCols=["_encoded".format(indexer.getOutputCol()) for indexer in indexed_si]
)
我不断收到此错误:
TypeError: 'Column' object is not callable
我阅读了编程指南,但仍无法解决。感谢您的帮助。
https://spark.apache.org/docs/latest/ml-features.html#onehotencoder
谢谢
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