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如何在python中计算大型spark数据帧的kendall's tau？

在Python中计算大型Spark数据帧的Kendall's Tau可以通过使用pyspark.ml.stat.Correlation模块中的corr方法来实现。Kendall's Tau是一种非参数的相关性系数，用于衡量两个变量之间的相关性。

以下是计算大型Spark数据帧的Kendall's Tau的步骤：

  1. 导入必要的模块和函数：
代码语言：txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.stat import Correlation
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
  1. 创建SparkSession：
代码语言：txt
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spark = SparkSession.builder.appName("Kendall's Tau Calculation").getOrCreate()
  1. 加载数据集并创建数据帧：
代码语言：txt
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# 假设数据集已经加载到一个名为df的数据帧中
# 数据集应包含要计算Kendall's Tau的数值列
  1. 创建一个特征向量列：
代码语言：txt
复制
# 假设要计算Kendall's Tau的列名为col1和col2
assembler = VectorAssembler(inputCols=["col1", "col2"], outputCol="features")
df_vector = assembler.transform(df).select("features")
  1. 计算Kendall's Tau：
代码语言：txt
复制
correlation_matrix = Correlation.corr(df_vector, "features", method="kendall")
kendalls_tau = correlation_matrix.head()[0].toArray()[0, 1]

在上述代码中，我们使用VectorAssembler将要计算Kendall's Tau的列合并为一个特征向量列。然后，使用Correlation.corr方法计算相关性矩阵，并选择Kendall's Tau的值。

请注意，上述代码仅适用于Spark 2.0及更高版本。如果使用旧版本的Spark，请查阅相应版本的文档以获取正确的语法和函数。

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