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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