在PySpark 中將向量資料分割為欄位
將包含向量資料的「向量」欄位轉換為多列(每列一個)的問題向量的維度,在資料分析和機器學習中經常出現。這個問題在 Apache PySpark 的上下文中解決了這個問題。
使用Spark 進行提取>= 3.0.0
對於Spark 版本3.0.0 及更高版本,簡化可以使用vector_to_array 函數使用該方法:
<code class="python">from pyspark.ml.functions import vector_to_array (df .withColumn("xs", vector_to_array("vector"))) .select(["word"] + [col("xs")[i] for i in range(3)]))</code>
這將建立一個新列xs,其中包含包含向量元素的陣列。
使用Spark 進行提取
使用Spark 提取3.0.0
對於3.0.0之前的Spark版本,可以使用以下方法:
轉換為RDD並提取
:<code class="python">def extract(row): return (row.word, ) + tuple(row.vector.toArray().tolist()) df.rdd.map(extract).toDF(["word"])</code>
將DataFrame 轉換為RDD 並按元素提取向量值:
<code class="python">from pyspark.sql.functions import udf, col from pyspark.sql.types import ArrayType, DoubleType def to_array(col): def to_array_(v): return v.toArray().tolist() return udf(to_array_, ArrayType(DoubleType())).asNondeterministic()(col) (df .withColumn("xs", to_array(col("vector"))) .select(["word"] + [col("xs")[i] for i in range(3)]))</code>UDF 方法
:
定義一個使用者定義函數(UDF )將向量列轉換為陣列:這兩種方法都會將向量元素提取到單獨的列中,以便進一步分析和使用。以上是如何在 PySpark 中將向量資料拆分為列?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。

Python適合快速開發和數據處理,而C 適合高性能和底層控制。 1)Python易用,語法簡潔,適用於數據科學和Web開發。 2)C 性能高,控制精確,常用於遊戲和系統編程。

學習Python所需時間因人而異,主要受之前的編程經驗、學習動機、學習資源和方法及學習節奏的影響。設定現實的學習目標並通過實踐項目學習效果最佳。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在遊戲和GUI開發中表現出色。 1)遊戲開發使用Pygame,提供繪圖、音頻等功能,適合創建2D遊戲。 2)GUI開發可選擇Tkinter或PyQt,Tkinter簡單易用,PyQt功能豐富,適合專業開發。


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