VectorAssembler是一个常用的特征转换器,用于将多个特征列合并成一个向量类型的特征列。在Spark ML中,VectorAssembler的输出是一个向量类型的列,而不是数组。
然而,如果你需要将向量类型的列转换为数组,可以使用Spark的内置函数vector_to_array
来实现。vector_to_array
函数将向量类型的列转换为数组类型的列。
以下是一个示例代码,展示了如何将向量类型的VectorAssembler输出转换为数组:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.sql.functions import expr
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建示例数据
data = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
df = spark.createDataFrame(data, ["col1", "col2", "col3"])
# 使用VectorAssembler将多个特征列合并为向量类型的特征列
assembler = VectorAssembler(inputCols=["col1", "col2", "col3"], outputCol="features")
output = assembler.transform(df)
# 使用vector_to_array函数将向量类型的列转换为数组类型的列
output = output.withColumn("features_array", expr("vector_to_array(features)"))
# 显示结果
output.show(truncate=False)
这段代码首先创建了一个SparkSession,并生成了一个示例数据集。然后,使用VectorAssembler将多个特征列合并为一个向量类型的特征列。接下来,使用vector_to_array
函数将向量类型的特征列转换为数组类型的特征列。最后,显示转换后的结果。
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时需要根据具体情况进行调整。
关于VectorAssembler和vector_to_array
函数的更多信息,你可以参考腾讯云的相关文档:
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