在Spark-ML/pysp中编程创建特征向量

Question

我想知道如果我有多个数字列中的特性，是否有一种简洁的方法在pyspark中的数据帧上运行ML（例如KMeans）。

例如，在Iris数据集中：

(a1=5.1, a2=3.5, a3=1.4, a4=0.2, id=u'id_1', label=u'Iris-setosa', binomial_label=1)

我希望使用KMeans，而不必重新创建数据集，将特征向量手动添加为新列，并在代码中重复硬编码原始列。

我想改进的解决方案是：

from pyspark.mllib.linalg import Vectors
from pyspark.sql.types import Row
from pyspark.ml.clustering import KMeans, KMeansModel

iris = sqlContext.read.parquet("/opt/data/iris.parquet")
iris.first()
# Row(a1=5.1, a2=3.5, a3=1.4, a4=0.2, id=u'id_1', label=u'Iris-setosa', binomial_label=1)

df = iris.map(lambda r: Row(
                    id = r.id,
                    a1 = r.a1,
                    a2 = r.a2,
                    a3 = r.a3,
                    a4 = r.a4,
                    label = r.label,
                    binomial_label=r.binomial_label,
                    features = Vectors.dense(r.a1, r.a2, r.a3, r.a4))
                    ).toDF()


kmeans_estimator = KMeans()\
    .setFeaturesCol("features")\
    .setPredictionCol("prediction")\
kmeans_transformer = kmeans_estimator.fit(df)

predicted_df = kmeans_transformer.transform(df).drop("features")
predicted_df.first()
# Row(a1=5.1, a2=3.5, a3=1.4, a4=0.2, binomial_label=1, id=u'id_1', label=u'Iris-setosa', prediction=1)

我正在寻找一个解决方案，它类似于：

feature_cols = ["a1", "a2", "a3", "a4"]
prediction_col_name = "prediction"
<dataframe independent code for KMeans>
<New dataframe is created, extended with the `prediction` column.>

Answer 1

您可以使用^{}：

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

ignore = ['id', 'label', 'binomial_label']
assembler = VectorAssembler(
    inputCols=[x for x in df.columns if x not in ignore],
    outputCol='features')

assembler.transform(df)

它可以与使用ML Pipeline的k-means相结合：

from pyspark.ml import Pipeline

pipeline = Pipeline(stages=[assembler, kmeans_estimator])
model = pipeline.fit(df)