Question

我正在尝试从DataFrame获取列并将其转换为RDD[Vector]。

问题是我的名字中有一个带“dot”的列作为以下数据集：

"col0.1","col1.2","col2.3","col3.4"
1,2,3,4
10,12,15,3
1,12,10,5

这就是我正在做的事情：

val df = spark.read.format("csv").options(Map("header" -> "true", "inferSchema" -> "true")).load("C:/Users/mhattabi/Desktop/donnee/test.txt")
val column=df.columns.map(c=>s"`${c}`")
val rows = new VectorAssembler().setInputCols(column).setOutputCol("vs")
  .transform(df)
  .select("vs")
  .rdd
val data =rows.map(_.getAs[org.apache.spark.ml.linalg.Vector](0))
  .map(org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors.fromML)

val mat: RowMatrix = new RowMatrix(data)
//// Compute the top 5 singular values and corresponding singular vectors.
val svd: SingularValueDecomposition[RowMatrix, Matrix] = mat.computeSVD(mat.numCols().toInt, computeU = true)
val U: RowMatrix = svd.U  // The U factor is a RowMatrix.
val s: Vector = svd.s  // The singular values are stored in a local dense vector.
val V: Matrix = svd.V  // The V factor is a local dense matrix.

println(V)

请帮助我考虑名字中带圆点的列。谢谢

Answer 1

如果您的问题是列名中的.(dot)，则可以使用`(backticks)将列名括起来。

df.select("`col0.1`")

Answer 2

这里的问题是VectorAssembler实现，而不是列本身。例如，您可以跳过标题：

val df = spark.read.format("csv")
  .options(Map("inferSchema" -> "true", "comment" -> "\""))
  .load(path)

new VectorAssembler()
  .setInputCols(df.columns)
  .setOutputCol("vs")
  .transform(df)

在传递给VectorAssembler之前

或重命名列：

val renamed =  df.toDF(df.columns.map(_.replace(".", "_")): _*)

new VectorAssembler()
  .setInputCols(renamed.columns)
  .setOutputCol("vs")
  .transform(renamed)

最后，最好的方法是明确提供架构：

import org.apache.spark.sql.types._

val schema = StructType((0 until 4).map(i => StructField(s"_$i", DoubleType)))

val dfExplicit = spark.read.format("csv")
  .options(Map("header" -> "true"))
  .schema(schema)
  .load(path)

new VectorAssembler()
  .setInputCols(dfExplicit.columns)
  .setOutputCol("vs")
  .transform(dfExplicit)

Answer 3

对于 Spark SQL

spark.sql("select * from reg_data where reg_data.`createdResource.type` = 'Berlin'")

列点名称带点火花

3 个答案: