pythonの.map()
関数はsparkデータフレームからlabeledPoints
のセットを作成するために使用しますか?ラベル/結果が最初の列ではないが、その列名「ステータス」を参照できる場合の表記
この.map()関数を使用してPythonデータフレームを作成します:
_def parsePoint(line):
listmp = list(line.split('\t'))
dataframe = pd.DataFrame(pd.get_dummies(listmp[1:]).sum()).transpose()
dataframe.insert(0, 'status', dataframe['accepted'])
if 'NULL' in dataframe.columns:
dataframe = dataframe.drop('NULL', axis=1)
if '' in dataframe.columns:
dataframe = dataframe.drop('', axis=1)
if 'rejected' in dataframe.columns:
dataframe = dataframe.drop('rejected', axis=1)
if 'accepted' in dataframe.columns:
dataframe = dataframe.drop('accepted', axis=1)
return dataframe
_
Reduce関数がすべてのSparkデータフレームを再結合した後、それをPandasデータフレームに変換します。
_parsedData=sqlContext.createDataFrame(parsedData)
_
しかし、PythonでこれからlabledPoints
を作成するにはどうすればよいですか?別の.map()
関数かもしれないと思いますか?
すでに数値機能があり、追加の変換を必要としない場合は、VectorAssembler
を使用して独立変数を含む列を組み合わせることができます。
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
assembler = VectorAssembler(
inputCols=["your", "independent", "variables"],
outputCol="features")
transformed = assembler.transform(parsedData)
次に、簡単にマップできます。
from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint
from pyspark.sql.functions import col
(transformed.select(col("outcome_column").alias("label"), col("features"))
.rdd
.map(lambda row: LabeledPoint(row.label, row.features)))
Spark 2.0 ml
とmllib
APIは互換性がなくなり、後者は非推奨と削除に向けて進んでいます。それでもこれが必要な場合は、変換する必要がありますml.Vectors
からmllib.Vectors
。
from pyspark.mllib import linalg as mllib_linalg
from pyspark.ml import linalg as ml_linalg
def as_old(v):
if isinstance(v, ml_linalg.SparseVector):
return mllib_linalg.SparseVector(v.size, v.indices, v.values)
if isinstance(v, ml_linalg.DenseVector):
return mllib_linalg.DenseVector(v.values)
raise ValueError("Unsupported type {0}".format(type(v)))
と地図:
lambda row: LabeledPoint(row.label, as_old(row.features)))