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ベクターを列に分割する方法-PySparkを使用する

コンテキスト： Wordとvectorの2列のDataFrameがあります。 「ベクトル」の列タイプはVectorUDTです。

例：

Word    |  vector
assert  | [435,323,324,212...]

そして、私はこれを取得したいです：

Word   |  v1 | v2  | v3 | v4 | v5 | v6 ......
assert | 435 | 5435| 698| 356|....

質問：

PySparkを使用して各次元の複数の列にベクトルを持つ列を分割するにはどうすればよいですか？

前もって感謝します

pythonapache-sparkpysparkapache-spark-sqlapache-spark-ml
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sedioben

可能なアプローチの1つは、RDDとの間で変換を行うことです。

from pyspark.ml.linalg import Vectors

df = sc.parallelize([
    ("assert", Vectors.dense([1, 2, 3])),
    ("require", Vectors.sparse(3, {1: 2}))
]).toDF(["Word", "vector"])

def extract(row):
    return (row.Word, ) + Tuple(row.vector.toArray().tolist())

df.rdd.map(extract).toDF(["Word"])  # Vector values will be named _2, _3, ...

## +-------+---+---+---+
## |   Word| _2| _3| _4|
## +-------+---+---+---+
## | assert|1.0|2.0|3.0|
## |require|0.0|2.0|0.0|
## +-------+---+---+---+

別の解決策は、UDFを作成することです。

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()))(col)

(df
    .withColumn("xs", to_array(col("vector")))
    .select(["Word"] + [col("xs")[i] for i in range(3)]))

## +-------+-----+-----+-----+
## |   Word|xs[0]|xs[1]|xs[2]|
## +-------+-----+-----+-----+
## | assert|  1.0|  2.0|  3.0|
## |require|  0.0|  2.0|  0.0|
## +-------+-----+-----+-----+

Scalaと同等のものは Spark Scala：Dataframe [vector]をDataFrame [f1：Double、...、fn：Double）に変換する方法] を参照してください。

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zero323
def splitVecotr(df, new_features=['f1','f2']):
schema = df.schema
cols = df.columns

for col in new_features: # new_features should be the same length as vector column length
    schema = schema.add(col,DoubleType(),True)

return spark.createDataFrame(df.rdd.map(lambda row: [row[i] for i in cols]+row.features.tolist()), schema)

この関数は、特徴ベクトル列を個別の列に変換します

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Shuai Liu