在pyspark 2.2或2.3中，在groupby上添加密集向量列

，可以通过使用pyspark.ml.feature模块中的VectorAssembler来实现。

VectorAssembler是一个转换器，它将多个输入列组合成一个向量列。在这种情况下，我们可以使用VectorAssembler将需要进行groupby操作的列和密集向量列组合成一个新的向量列。

以下是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 假设我们有一个DataFrame df，包含需要进行groupby操作的列和密集向量列
df = spark.createDataFrame([(1, 2, [0.1, 0.2, 0.3]), (1, 3, [0.4, 0.5, 0.6]), (2, 4, [0.7, 0.8, 0.9])], ["id", "value", "features"])

# 创建一个VectorAssembler实例，将需要进行groupby操作的列和密集向量列组合成一个新的向量列
assembler = VectorAssembler(inputCols=["id", "value", "features"], outputCol="features_vector")

# 使用VectorAssembler转换DataFrame
df_with_vector = assembler.transform(df)

# 对新的向量列进行groupby操作
grouped_df = df_with_vector.groupby("features_vector").count()

# 显示结果
grouped_df.show()

在上述示例代码中，我们首先创建了一个SparkSession，然后创建了一个包含需要进行groupby操作的列和密集向量列的DataFrame df。接下来，我们创建了一个VectorAssembler实例，将需要进行groupby操作的列和密集向量列组合成一个新的向量列。然后，我们使用VectorAssembler转换了DataFrame，将新的向量列添加到DataFrame中。最后，我们对新的向量列进行groupby操作，并显示结果。

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