Python PySpark:无法导入名称“OneHotEncoderEstimator”

我刚刚开始学习Spark。目前，我正在尝试对数据帧中的单个列执行一个热编码。但是，我无法从pyspark导入OneHotEncoderEstimator。我曾尝试导入3.0.0中的OneHotEncoder，spark可以导入它，但它缺少转换功能。下面是我的代码的输出。如果有人遇到类似问题，请帮助。非常感谢您抽出时间

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第一个问题是编码器对象没有“转换”错误。这是一个类别索引器。在变换对象的列之前，必须使用fit函数训练OneHotEncoderEstimator。这样，编码器对象将从数据中学习，并能够将数据传输到编码的类别向量。大多数类别索引器模型都需要fit函数来从数据本身学习

所以你应该做的是

encoder = OneHotEncoderEstimator(dropLast=False, inputCol:"AgeIndex", outputCol="AgeVec"
model = encoder.fit(df)
encoded = model.transform(df)
encoded.show()

另外，我建议你在开始一个项目之前阅读文档。如果你是新手，文档帮助很大。spark的一部分，其中包括作为链接发布在此处的转换操作

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您的第二个问题是导入错误，因为您正在使用笔记本，我建议您检查笔记本的环境。但是您的版本是预览版本，它主要考虑开发人员和测试人员。对于初学者来说，应该始终选择最新的测试版本。尝试切换回spark-2.4.4并检查笔记本电脑的环境

您的第一个问题是编码器对象没有“transform”错误。这是一个类别索引器。在变换对象的列之前，必须使用fit函数训练OneHotEncoderEstimator。这样，编码器对象将从数据中学习，并能够将数据传输到编码的类别向量。大多数类别索引器模型都需要fit函数来从数据本身学习

所以你应该做的是

encoder = OneHotEncoderEstimator(dropLast=False, inputCol:"AgeIndex", outputCol="AgeVec"
model = encoder.fit(df)
encoded = model.transform(df)
encoded.show()

另外，我建议你在开始一个项目之前阅读文档。如果你是新手，文档帮助很大。spark的一部分，其中包括作为链接发布在此处的转换操作

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您的第二个问题是导入错误，因为您正在使用笔记本，我建议您检查笔记本的环境。但是您的版本是预览版本，它主要考虑开发人员和测试人员。对于初学者来说，应该始终选择最新的测试版本。尝试切换回spark-2.4.4并检查笔记本电脑的环境

除了Ulgen，OneHotEncoderEstimator已从spark 2.4版起重命名为OneHotEncoder。

除了Ulgen，OneHotEncoderEstimator已从spark 2.4版起重命名为OneHotEncoder。

请在SO上截图。请在SO上截图@cronoik所说的内容请在SO上截图。@cronoik所说的内容感谢您的快速回复！我确实读了spark github repo的OneHotEncoder，但是我输入了错误的代码，所以它被窃听了。非常感谢您的快速回复！我确实读过spark github repo的OneHotEncoder，但是我输入了错误的代码，所以它被窃听了。谢谢，它工作了谢谢，它工作了