假设我想在数据集的每一列上使用ft_max_abs_scaler
。这是文档中的内容:
sc <- spark_connect(master = "local")
iris_tbl <- sdf_copy_to(sc, iris, name = "iris_tbl", overwrite = TRUE)
features <- c("Sepal_Length", "Sepal_Width", "Petal_Length", "Petal_Width")
iris_tbl <- iris_tbl %>%
ft_vector_assembler(input_col = features,
output_col = "features_temp") %>%
ft_max_abs_scaler(input_col = "features_temp",
output_col = "features")
请注意,ft_vector_assembler
将创建一个新列features_temp
,而ft_max_abs_scaler
将创建另一个新列features
。现在假设我想将向量分解成单独的列,我必须这样做:
iris_tbl <- iris_tbl %>% sdf_separate_column("features", into = features)
# result in error because column name cannot be the same
由于没有删除列的好方法,我想知道是否有更好的方法可以在不保持创建新列的情况下使用Sparklyr进行特征转换。
答案 0 :(得分:-1)
iris_tbl <- iris_tbl %>%
ft_vector_assembler(input_cols = c("Sepal_Length", "Sepal_Width", "Petal_Length", "Petal_Width"), output_col = "features")
iris_tbl <- iris_tbl %>%
sdf_separate_column("features", into = "new")
iris_tbl