Pyspark：在机器学习算法中使用数据框

Question

我了解，为了将 ml.clustering Kmeans 算法（实际上是任何 ml 算法？）与数据框一起使用，我需要将我的数据框设置为某种形状：(id, vector[]) 或类似的东西。如何应用正确的转换将常规表（存储在 df 中）转换为所需的结构？ 这是我的 df：

from pyspark import SparkConf
from pyspark import SparkContext


conf = SparkConf()
sc = SparkContext(conf=conf)
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession \
.builder \
.appName("Python Spark SQL basic example") \
.config("spark.some.config.option", "some-value") \
.getOrCreate()
#-----------------------------
#creating DF:
l = [('user1', 2,1,4),('user2',3,5,6)]
temp_df = spark.createDataFrame(l)
temp_df.show()

+-----+---+---+---+
|   _1| _2| _3| _4|
+-----+---+---+---+
|user1|  2|  1|  4|
|user2|  3|  5|  6|
+-----+---+---+---+

我想使用：

from pyspark.ml.clustering import KMeans
kmean = KMeans().setK(2).setSeed(1)
model = kmean.fit(temp_df)

我得到：IllegalArgumentException: u'Field "features" does not exist.'

谢谢，

Answer 1

KMeans 需要vector 类型的输入列，如果没有另外配置，则应命名为features。您应该使用VectorAssembler 来组合这些功能。

请咨询：

• KMeans docs
• VectorAssembler docs