在PySpark中将字符串列标记化并排序为多个列

在PySpark中，可以使用Tokenizer和StringIndexer来将字符串列标记化并排序为多个列。

标记化（Tokenization）是将文本数据拆分成单个单词或词语的过程。在PySpark中，可以使用Tokenizer类来实现标记化。Tokenizer将输入的字符串列拆分成一个个单词，并将它们存储在一个新的数组列中。

示例代码：

from pyspark.ml.feature import Tokenizer

# 创建一个Tokenizer对象
tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")

# 将字符串列标记化为单词数组列
tokenized = tokenizer.transform(df)

上述代码中，inputCol参数指定要标记化的字符串列，outputCol参数指定存储标记化结果的数组列。

排序（Sorting）是将标记化后的单词数组列按照字母顺序进行排序的过程。在PySpark中，可以使用sort_array函数来实现排序。

示例代码：

from pyspark.sql.functions import sort_array

# 对标记化后的单词数组列进行排序
sorted_words = tokenized.withColumn("sorted_words", sort_array("words"))

上述代码中，sort_array函数接受一个数组列作为参数，并返回一个按照字母顺序排序的新数组列。

综合起来，可以将字符串列标记化并排序为多个列的完整代码如下：

from pyspark.ml.feature import Tokenizer
from pyspark.sql.functions import sort_array

# 创建一个Tokenizer对象
tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")

# 将字符串列标记化为单词数组列
tokenized = tokenizer.transform(df)

# 对标记化后的单词数组列进行排序
sorted_words = tokenized.withColumn("sorted_words", sort_array("words"))

这样，你就可以将字符串列标记化并排序为多个列了。

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