将 pyspark 数据帧转换为标记的点对象

Question

df:
[Row(split(value,,)=[u'21.0', u'1',u'2']),Row(split(value,,)=[u'22.0', u'3',u'4'])]

如何将df中的每一行转换为LabeledPoint对象，该对象由一个标签和特征组成，其中第一个值是标签，其余2个是每一行中的特征。

mycode:

df.map(lambda row:LabeledPoint(row[0],row[1: ]))

它似乎不起作用，新的火花因此任何建议都会有所帮助。

Answer 1

如果您想获得RDD，您需要创建一个函数来解析您的Array 或String。

a = sc.parallelize([([u'21.0', u'1',u'2'],),([u'22.0', u'3',u'4'],)]).toDF(["value"])
a.printSchema()

#root
#|-- value: array (nullable = true)
#|    |-- element: string (containsNull = true)

要实现这个检查我的功能。

def parse(l):
  l = [float(x) for x in l]

  return LabeledPoint(l[0], l[1:])

定义了这样的函数后，map你的DataFrame为了map它内部的RDD。

a.map(lambda l: parse(l[0])).take(2)

# [LabeledPoint(21.0, [1.0,2.0]), LabeledPoint(22.0, [3.0,4.0])]

在这里您可以找到我测试所有内容的published notebook。

PD：如果您使用toDF，您将获得两列（特征和标签）。