为了推断字段类型，PySpark会查看每个字段中的非none记录。如果字段只有None记录，PySpark就无法推断类型，并会引发该错误。
手动定义方案将解决此问题

>>> from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType
>>> schema = StructType([StructField("foo", StringType(), True)])
>>> df = spark.createDataFrame([[None]], schema=schema)
>>> df.show()
+----+
|foo |
+----+
|null|
+----+

要解决这个问题，您可以提供自己定义的模式。
例如：
若要重现错误：

>>> df = spark.createDataFrame([[None, None]], ["name", "score"])

若要修正错误：

>>> from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, DoubleType
>>> schema = StructType([StructField("name", StringType(), True), StructField("score", DoubleType(), True)])
>>> df = spark.createDataFrame([[None, None]], schema=schema)
>>> df.show()
+----+-----+
|name|score|
+----+-----+
|null| null|
+----+-----+

如果您使用的是RDD[Row].toDF() monkey-patched方法，则可以在推断类型时增加采样率以检查100条以上的记录：

# Set sampleRatio smaller as the data size increases

my_df = my_rdd.toDF(sampleRatio=0.01)
my_df.show()

假设RDD中的所有字段都有非空行，那么当sampleRatio向1.0增加时，找到它们的可能性更大。

我也遇到过同样的问题，如果你不需要空的列，你可以在导入到spark之前直接从panda Dataframe 中删除它们：

my_df = my_df.dropna(axis='columns', how='all') # Drops columns with all NA values
spark_my_df = sc.createDataFrame(my_df)

这可能是因为列的值全部为空。在将这些列转换为spark Dataframe 之前，应删除这些列

出现此错误的原因是Spark无法确定panda Dataframe 的数据类型，因此，解决此问题的一种方法是将schema单独传递给spark的createDataFrame函数。
例如，您的Pandas Dataframe 如下所示

d = {
  'col1': [1, 2],
  'col2': ['A', 'B]
}
df = pd.DataFrame(data = d)
print(df)

   col1 col2
0    1   A
1    2   B

当您想要将其转换为Spark Dataframe 时，首先定义模式并将其添加到您的createDataFrame中，如下所示

from pyspark.sql.types import StructType, StructField, LongType, StringType

schema = StructType([
  StructField("col1", LongType()),
  StructField("col2", StringType()),
])

spark_df = spark.createDataFrame(df, schema = schema)