如何获得pyspark数据帧的相关矩阵？

要获得pyspark数据帧的相关矩阵，可以使用pyspark.ml库中的Correlation方法。该方法可以计算数据帧中数值列之间的相关性。

以下是获取pyspark数据帧相关矩阵的步骤：

1. 导入必要的库和模块：

from pyspark.ml.stat import Correlation
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

1. 创建一个VectorAssembler对象，将需要计算相关性的数值列组合成一个特征向量列：

assembler = VectorAssembler(inputCols=[<col1>, <col2>, ...], outputCol="features")
output = assembler.transform(<input_df>)

其中，<col1>, <col2>, ...是需要计算相关性的数值列的列名，<input_df>是输入的数据帧。

1. 使用Correlation方法计算相关矩阵：

matrix = Correlation.corr(output, "features")

1. 提取相关矩阵的值：

correlation_matrix = matrix.collect()[0]["pearson(features)"].values

现在，correlation_matrix就是相关矩阵，可以进一步进行分析或可视化。

注意：上述代码中的<input_df>是指输入的数据帧，<col1>, <col2>, ...是需要计算相关性的数值列的列名。根据实际情况替换这些占位符。

关于pyspark.ml库的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品文档：

• pyspark.ml库介绍
• Correlation方法文档
• VectorAssembler文档