Question

我的PipelinedRDD中有一列名义值，我想将其转换为索引编码以进行分类。

我过去常常使用StringIndexer pyspark.ml，这非常容易使用。但是，这次我正在学习如何处理rdd而不是数据帧，并且pyspark.mllib中没有这样的事情。

感谢任何帮助。

Answer 1

Spark MLlib中没有StringIndexer，因此您需要自己完成工作。首先收集该列的所有可能值并为每个值分配一个数字，将其另存为字典。然后，将其应用于原始的rdd值。

下面的代码假设PipelinedRDD包含每行的两个值，并在第一个位置（0）转换值：

dic = PipelinedRDD.map(lambda x: x[0]).distinct().zipWithIndex().collectAsMap()
PipelinedRDD = PipelinedRDD.map(lambda x: (dic[x[0]], x[1]))

注意：这与StringIndexer的Spark实现略有不同，因为它没有考虑值的频率（Spark会将0分配给最显示的值，然后1等等）。但是，在大多数情况下，分配不同字符串的索引无关紧要。

<强>扩展如果你想模仿StringIndexer的作用，正如上面的注释中所提到的那样，代码可以稍加修改以考虑到这一点

dic = PiplelinedRDD.groupBy('cat_column').count().sort(col("count").desc()).map(lambda x: x[0]).zipWithIndex().collectAsMap()
PipelinedRDD = PipelinedRDD.map(lambda x: (dic[x[0]], x[1]))

Spark MLlib中的StringIndexer

1 个答案: