这个问题通常出现在使用PySpark时,部分数据可能未被正确加载到Spark DataFrame中。可能的解决方法包括:
确保数据已经成功加载到Spark DataFrame中。可以通过使用.show()方法来检查DataFrame中的数据是否正确加载。
确保对DataFrame执行了正确的操作。例如,如果DataFrame为空,则无法对其进行预测操作,因此需要在执行此操作之前确保DataFrame不为空。
确保正确的模型已被加载。如果未正确加载模型,则无法使用.predict()方法对数据进行预测。可以通过使用.printSchema()方法来检查模型是否正确加载。
下面是一些可能的解决方案:
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
# 加载数据
data = spark.read.csv("data.csv", header=True)
# 检查数据是否被正确加载
data.show()
# 创建模型并训练
model = LogisticRegression().fit(data)
# 检查模型是否正确加载
model.printSchema()
# 检查数据是否为空
if data.count() == 0:
print("数据为空")
else:
# 进行预测
predictions = model.transform(data)
predictions.show()
在上面的示例中,我们首先加载数据并检查数据是否被正确加载。然后,我们创建一个逻辑回归模型并训练它。在训练模型后,我们检查模型是否正确加载,并检查数据是否为空。如果数据不为空,我们使用模型对数据进行预测并显示预测结果。
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