vectorSize in Word2Vec和numFeatures in HashingTF有什么区别?我指的是Word2Vec和HashingTF类:
vectorSize=100,WORD2VEC:pyspark.ml.feature.Word2Vec(*,numPartitions=1,stepSize=0.025,maxIter=1,seed=None,inputCol=None,outputCol=None,windowSize=5,maxSentenceLength=1000)
numFeatures=262144,HashingTF:类pyspark.ml.feature.Ha
我已经使用特性ml实现了这里描述的TF-下手方法,我有一组6个文本文档,下面的代码是获取每个bigram的tf- is,但是在输入中有一个sparseVector,我无法为每一本书找到一个具有最多tf-以色列国防军数量的二进制文件。换句话说,我想做的是找到最多的tf-国防军,并用数字找到相应的词,有什么有用的建议吗?
from pyspark import SparkConf,SparkContext
from operator import add
from pyspark.sql import SparkSession
import re
from pyspark.ml.feature i
我正在尝试使用python程序来计算单词数。
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext(appName="Words")
lines = sc.textFile(sys.argv[1], 1)
counts=dict()
words = lines.split(" ")
for word in words:
if word in counts:
counts[word] += 1
else:
counts[word] = 1
output = coun
在pyspark中,我有每个国家的df格式的数据,我想要计算当值小于100时出现的次数。以及当值小于1000时出现的次数。 Country value
Us 10
Us 150
Us 102
Us 15000
Ru 13
Ru 175
Ru 122
Ind 14000
Ind 2000
Ind 780
Ind 900
Ind 55 美国有1次低于100。低于1000的3。Ru有1低于100,3低于1000等等
我有一个脚本,循环通过多个文件。对于每个文件,我会计算文件中特定组合出现的频率。
我使用以下代码来完成此操作:
with open("%s" %files) as f:
freqs = {}
sortedFreqs = []
# read lines of csv file
for l in f.readlines():
# some code here (not added) which fills the mutationList value
# this dict stores how often which
想象一下以下非常简单的数据集:
Variable
A
B
B
C
D
D
D
E
F
F
F
我想得到的是这些值出现频率的直方图。如果您只是在该数据上运行hist(),您将得到每个值的计数,但我真正想要的是:
+
+ +
+++
123
但是,你知道,不是艺术。主要是将数据集从可变的特定频率分解为“三个值出现一次,一个值出现两次,两个值出现三次”。
我将值赋值为sc = pyspark.SparkContext()。它在jupyter笔记本上运行了很长时间,没有响应,因为出现了星号,并且没有显示任何错误。
我试过sc = SparkContext()
import pyspark
import os
from pyspark import SparkContext, SparkConf
sc = pyspark.SparkContext() # At this part it don't respond
from pyspark.sql import SQLContext
sqlc = SQLContext(sc)
它应该继续下
我有一个PySpark DataFrame,它有一个字符串列text和一个单独的list word_list,我需要计算在每个text行中出现多少个word_list值(可以多次计数)。
df = spark.createDataFrame(
[(1,'Hello my name is John'),
(2,'Yo go Bengals'),
(3,'this is a text')
]
, ['id','text']
)
word_list = ['is', '
我试图输出标记中出现的每个单词超过1000次(> 1000次),并将其保存到freq1000中。
freq1000 = []
newtokens = []
for words in tokens:
newtokens += words
FreqDist(newtokens)
fd_1 = FreqDist(newtokens)
for i in set(fd_1):
if fd_1.count(i) == >1000:
print(i)
这是我目前的代码,我完全被困在这之后,我不确定是否有一个频率函数,我可以使用帮助。我已经成功地将FreqD
我目前正在尝试计算数据帧对象中出现的国家/地区的频率。
我尝试使用rle(sort(x))和count命令,它显然是用来搜索字符串的。但它似乎没有产生任何结果。
rle(sort(x))
我试着使用这个,但似乎不起作用。我还试着用
count(x, "COUNTRY")
但它所要做的就是计算有多少条目。
怎样才能得到这样的结果:
Country Frequency
[1] United States 3
[2] Mexico 5
[3] Germany 12
聚类标签(在多标签分类问题中),这些标签通常一起出现在数据帧中?例如,我有这样的数据帧: text | genre
===========================
text 1 | [action,mistery,horror,thriller]
text 2 | [drama,romance]
text 3 | [comedy,drama,romance]
text 4 | [scifi,mystery,horror,thriller]
text 5 | [horror,mystery,thriller] 如何对经常一起出现的标签进行聚类?例如,类型