PySpark AttributeError: ‘DataFrame’对象没有属性’_data’

在本文中，我们将介绍PySpark中常见的错误之一：AttributeError: ‘DataFrame’对象没有属性’_data’。我们将探讨这个错误的原因以及如何解决它。

错误信息解读

当我们在PySpark中使用DataFrame对象时，有时会遇到AttributeError: ‘DataFrame’对象没有属性’_data’的错误。这个错误提示表明我们正在尝试访问DataFrame对象的’_data’属性，但该属性不存在。

错误原因分析

这个错误通常是由于DataFrame对象被覆盖或被重新赋值导致的。当我们创建一个DataFrame对象并对其进行一系列的转换操作时，DataFrame对象的内部结构可能会发生变化。在某些情况下，我们可能会意外地将一个新的值赋给DataFrame对象，进而覆盖了’_data’属性。

错误示例

为了更好地理解和演示这个错误，让我们使用一个简单的示例来说明。假设我们有一个包含学生信息的DataFrame对象，其中包括学生的姓名和年龄。

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建DataFrame对象
data = [("Alice", 20),
        ("Bob", 25),
        ("Charlie", 30)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 打印DataFrame对象
df.show()

首先，我们创建了一个包含学生信息的DataFrame对象，然后打印出了DataFrame的内容。接下来，让我们尝试对该DataFrame进行一些转换操作，并假设我们要筛选出年龄大于等于25的学生信息。

# 筛选年龄大于等于25的学生
df_filtered = df.filter(df.Age >= 25)

# 打印新的DataFrame对象
df_filtered.show()

在这个示例中，我们首先使用filter方法对DataFrame进行了筛选操作，并将结果保存到了一个新的DataFrame对象df_filtered中。然后，我们尝试打印df_filtered的内容。

然而，当我们运行这段代码时，我们会遇到一个AttributeError: ‘DataFrame’对象没有属性’_data’的错误。这个错误提示表明我们的DataFrame对象没有’_data’属性。

解决办法

要解决这个错误，我们需要确保我们没有意外地覆盖DataFrame对象或给其重新赋值。在上面的示例中，我们可以看到错误是由于我们重新对df对象赋值导致的。

# 在筛选操作后重新赋值df对象
df = df.filter(df.Age >= 25)

# 打印新的DataFrame对象
df.show()

要修复这个错误，我们可以直接将筛选操作的结果赋值给一个新的变量，而不是重新赋值给原始的DataFrame对象。这样，我们就不会覆盖原始的DataFrame对象的’_data’属性了。

总结

在本文中，我们介绍了PySpark中常见的错误之一：AttributeError: ‘DataFrame’对象没有属性’_data’。我们探讨了这个错误的原因以及解决办法。对于这个错误，我们需要确保我们没有意外地覆盖DataFrame对象或给其重新赋值。通过避免这样的操作，我们可以避免出现AttributeError: ‘DataFrame’对象没有属性’_data’的错误。