Python 合并两个H20数据帧错误：DistributedException'；不允许对字符串向量进行操作。'；

我正在尝试在一次操作后合并两个数据帧

import pandas as pd
import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML
h2o.init()
import pandas as pd

import numpy as np



support = "splvl.csv"
data = h2o.import_file(support)

df1 = data[data['X'] == 0]
df2 = data[data['X'] == 1]

df1.impute("A", method = "mean", by = ["B", "C"])
df1.impute("Q", method = "mode", by = ["B", "C"])

df2.impute("A", method = "mean", by = ["B", "C"])
df2.impute("Q", method = "mode", by = ["B", "C"])

df1["X"].table()
df2["X"].table()

df3 = df2.merge(df1)

h2o.export_file(df3, path = "merged.csv", force=True, parts=1)

在执行“导出到CSV”命令时，出现以下错误：

H2OServerError:HTTP 500服务器错误： 服务器错误water.util.DistributedException: 错误：来自/127.0.0.1:54321的DistributedException:“不允许对字符串向量执行操作。” 请求：无

服务器错误water.exceptions.H2OKeyNotFoundArgumentException: 错误：找不到参数：key的对象“py_13_sid_95bb” 请求：获取/3/Frames/py_13_sid_95bb 参数：{'row_count'：'10'，'row_offset'：'0'，'column_count'：'-1'，'full_column_count'：'-1'，'column_offset'：'0'}

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当我尝试在合并数据框中打印值计数时出现此错误。第一个问题可能是您的

“X”

类型为string，您可以通过运行

df1[“X”]来执行检查。类型

。您可以将其转换为一个factor列，然后通过执行

df1[“X”]=df1[“X”].asfactor（）

使用

table（）

看到第二个错误的原因可能是运行

df3=df2.merge（df1）

时未能创建

d3

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我建议您验证列数据类型，修复那些需要转换为因子的数据类型，然后再次尝试合并

第一个问题可能是您的

“X”

类型为string，您可以通过运行

df1[“X”].types进行检查。您可以将其转换为一个factor列，然后通过执行
df1[“X”]=df1[“X”].asfactor（）
使用
table（）

看到第二个错误的原因可能是运行
df3=df2.merge（df1）
时未能创建
d3

我建议您验证列数据类型，修复那些需要转换为因子的数据类型，然后再次尝试合并
 谢谢，
df1=data[data['L2Support']='0'].asfactor（）df2=data[data['L2Support']='1'].asfactor（）df1['L2Support'].types df2['L2Support'].types
类型现在是enum。但是合并只会留下一个空的数据帧。df1和df2中都有正确的数据<代码>此帧为空

当我在

df3=df1.merge（df2）

之后打印

df3时，谢谢，
df1=data[data['L2Support']=='0'].asfactor（）df2=data[data['L2Support']=='1'].asfactor（）df1['L2Support'].types df2['L2Support'].types
类型现在是enum。但是合并只会留下一个空的数据帧。df1和df2中都有正确的数据<代码>此帧为空当我在
df3=df1.merge（df2）
df3["X"].table()