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如何计算带有空值的列的spark中的相关性?

在Spark中计算带有空值的列的相关性,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.stat import Correlation from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
  2. 创建SparkSession对象:spark = SparkSession.builder.appName("Correlation").getOrCreate()
  3. 加载数据集并创建DataFrame:data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")其中,"data.csv"是包含数据的CSV文件路径。
  4. 处理空值:data = data.na.drop()这将删除包含空值的行。
  5. 创建特征向量:assembler = VectorAssembler(inputCols=data.columns, outputCol="features") data = assembler.transform(data).select("features")这将将所有列合并为一个特征向量列。
  6. 计算相关性:correlation_matrix = Correlation.corr(data, "features").head()
  7. 提取相关性矩阵:correlation_matrix = correlation_matrix[0].toArray().tolist()

现在,correlation_matrix将包含带有空值的列的相关性矩阵。

请注意,这只是一个基本的示例,具体的实现可能因数据集的结构和需求而有所不同。此外,对于更复杂的数据集和计算需求,可能需要使用其他Spark的功能和库来处理和分析数据。

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