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我正在尝试编写一个pyspark UDF，它将为我比较两个稀疏向量。我想写的是： from pyspark.sql.functions import udf return [req for req in req_values.indices if req not
浏览 15提问于2019-03-12得票数 3
我正在尝试从TF-IDF结果向量中获取分数数组。need struct type but got struct<type:tinyint,size:int,indices:array<int>,values:array<double>>;"
我想要的是
浏览 12提问于2020-02-27得票数 1
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我有一个稀疏的向量列，我通过UDF将它转换成密集向量。我想将向量值的类型从float32转换为float64 (PySpark稠密向量标准dtype是float64)。
浏览 4提问于2022-07-12得票数 -1
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我有一个独特的情况，我需要从DenseVector转到稀疏向量列。我正在尝试实现我在这里找到的SMOTE技术：，但是在第44行，由于一个错误，我不得不将它从min_Array[neigh][0] - min_Array[i][0]改为DenseVector(min_Array有了DenseVector列之后，我需要将它转换回SparseVector列以联合我的数据。0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0])),
]).toDF(["row
浏览 12提问于2020-02-07得票数 0
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但今天，我把不想要的数据添加到特性中，如下图所示。pcaFeatures.show(truncate=False)
为什么我在特性列中的每一行前面都有
浏览 1提问于2020-01-08得票数 1
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VectorAssembler的功能有些令人讨厌的地方。我目前正在将一组列转换为一列向量，然后使用StandardScaler函数将缩放应用于所包含的特性。但是，当您需要使用StandardScaler时，SparseVector的输入无效，只允许使用DenseVectors。有人知道解决这个问题的办法吗？编辑：我决定只使用一个UDF函数，它将稀疏向量转化为密集向量。有点傻但很管用。
浏览 6提问于2016-03-07得票数 9
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问题：，我正在尝试将稀疏向量组合成每个id中的一个(它应该是按id分组后的聚合结果)。：+---+-------------+-------------+-------------+
|id |vectors1/输出/DataFrame：我想要实现的是计算id上的groupby操作，然后是一些特定的聚合函数，它可以将第二个输出(或者可
浏览 4提问于2020-11-27得票数 1
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我有一个UDF，如下所示，它是一个普通的标量Pyspark：def redact(colVal: column, offset: int = 0): return "".join(charList)
当我试着把它转换成pandas_udf的时候，当我读到用向量化的</em
浏览 4提问于2021-10-25得票数 0
我想通过pyspark在spark dataframe的一个向量列中找到最大值的索引。这是一个稀疏向量吗？如何访问数组？ [0.162, 0.511, 0.022, ....][PySpark]、How to find the argmax of a vector in PySpark ML 它看起来像一个密集的向量？我的代码： import pyspark.sql.fu
浏览 8提问于2020-09-22得票数 3
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我使用包含csv文件的目录的spark mllib算法计算TF和国防军，代码如下：from os import system
parserimport SparkContextfrom pyspark.mllib.feature import IDF现在，我想在KMeans算法中应用上述tfidf的rdd输出，但我不知道如何像上面的样例文本一样转换
浏览 1提问于2017-10-19得票数 0
我有一个spark dataframe，它有一个类型为spark.mllib.linalg.SparseVector的列：2)如何打印所有的向量？
浏览 0提问于2016-10-13得票数 3
我在PySpark中的向量列上使用UDF有困难，可以在这里说明如下：from pyspark.sql import Rowfrom pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.mllib.linalg import
浏览 2提问于2015-06-18得票数 2
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它的一些列数据类型从向量更改为字符串。我试着把它转换成我用过的向量-from pyspark.sql.functions import udflist_to_vector_udf = udf(lambda l: Vectors.dense(l), VectorUDT())list_to_vec
浏览 4提问于2017-05-04得票数 0
核心问题是这里df = spark.createDataFrame([([1, 2, 3], 0, 3)]VectorAssembler(outputCol="features", inputCols=["a", "b", "c"])带有误差的IllegalArgumentException我知道这是个玩具问题，但我
浏览 1提问于2021-01-28得票数 0
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我想要从存储在蜂巢表中的数据构建一个pyspark模型。对于这个特殊的用例，我可以把它们看作是稀疏向量1的索引，但是最好有一个解决方案来解决一般分类a la StringIndexer()的问题。我想要做的是将这些值收集到一个特征向量中，然后我可以将其提供给其中一个分类器。我尝试使用UDF将数组转换为VectorUDT，然后使用VectorIndexer()进行特性化，但当我尝试时，它抱怨所有向量都
浏览 3提问于2016-12-16得票数 0
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我有一个包含密集向量的DataFrame列。我希望将这些向量的最大值设置为1，并将其余的值替换为0。
浏览 1提问于2017-08-31得票数 1
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当我在星火中使用一个编码器时，我将得到第四列中的结果，这是一个稀疏向量。|// +---+--------+-------------+-------------+
然而，我想要的是为类别制作3栏，就像它在熊猫中的工作方式一样。
浏览 4提问于2017-03-18得票数 8
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稀疏向量与密集向量PySpark
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我如何知道是否应该在PySpark中使用稀疏或密集的表示？我理解它们之间的区别(稀疏只通过存储非零的索引和值来节省内存)，但是从性能上讲，有什么通用的启发式方法来描述什么时候使用稀疏向量而不是密集的向量呢？是否有一个一般的“截止”维数和0的百分比值，超过这通常是更好地使用稀疏向量？若否，我应如何作出决定？谢谢。
浏览 2提问于2018-07-17得票数 4
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如何找到多个向量都是zeo的指数
、、、、
初学者pySpark问题在这里：经过一系列的变换，我得到了一个直径约为2.5m的火花df和长度为262 K的tfidf稀疏向量。我想执行PCA降维，以使这些数据更易于管理的多层感知器模型拟合，但吡火花的PCA是一个最大的65,535列。.|因此，我想删除稀疏的tfidf向量</
浏览 1提问于2017-11-10得票数 4
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我确实有一个用于大型数据集的较慢的UDF，我试图通过利用和所有搜索和官方文档来提高执行时间和可伸缩性，我已经使用了更多的标量和映射方法，但是我没有扩展到系列或熊猫数据收集方法，你能给我指出正确的方向吗？我确实想并行地做，而当前的UDF方法非常慢，因为它是一个接一个的记录，其他解决方案是在考拉中完成的，但我宁愿把它作为火星气管道中自定义转换器的一部分：
以下列出的UDF方法(工作方
浏览 9提问于2022-01-26得票数 0
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