如何为 ML 算法向量化 DataFrame 列？

Question

有一个带有一些分类字符串值的 DataFrame（例如 uuid|url|browser）。

我会将其转换为双精度以执行接受双精度矩阵的 ML 算法。

作为转换方法，我使用 StringIndexer (spark 1.4) 将我的字符串值映射到双精度值，所以我定义了一个这样的函数：

def str(arg: String, df:DataFrame) : DataFrame =
   (
    val indexer = new StringIndexer().setInputCol(arg).setOutputCol(arg+"_index")
    val newDF = indexer.fit(df).transform(df)
    return newDF
   )

现在的问题是我将迭代 df 的每个列，调用此函数并在解析的双列中添加（或转换）原始字符串列，因此结果将是：

初始 df:

[String: uuid|String: url| String: browser]

最终 df:

[String: uuid|Double: uuid_index|String: url|Double: url_index|String: browser|Double: Browser_index]

提前致谢

Answer 1

您可以简单地 foldLeft 超过 Array 列：

val transformed: DataFrame = df.columns.foldLeft(df)((df, arg) => str(arg, df))

不过，我认为这不是一个好方法。由于 src 丢弃了 StringIndexerModel ，因此在您获取新数据时无法使用它。因此，我建议使用 Pipeline:

import org.apache.spark.ml.Pipeline

val transformers: Array[org.apache.spark.ml.PipelineStage] = df.columns.map(
   cname => new StringIndexer()
     .setInputCol(cname)
     .setOutputCol(s"${cname}_index")
)

// Add the rest of your pipeline like VectorAssembler and algorithm
val stages: Array[org.apache.spark.ml.PipelineStage] = transformers ++ ???

val pipeline = new Pipeline().setStages(stages)
val model = pipeline.fit(df)
model.transform(df)

VectorAssembler 可以这样包含：

val assembler  = new VectorAssembler()
    .setInputCols(df.columns.map(cname => s"${cname}_index"))
    .setOutputCol("features")

val stages = transformers :+ assembler

您也可以使用 RFormula，它的可定制性较低，但更简洁：

import org.apache.spark.ml.feature.RFormula

val rf = new RFormula().setFormula(" ~ uuid + url + browser - 1")
val rfModel = rf.fit(dataset)
rfModel.transform(dataset)

如何为 ML 算法向量化 DataFrame 列？

How to vectorize DataFrame columns for ML algorithms?

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