如何矢量拆分成多列 - 使用PySpark

Question

语境：我有一个DataFrame 2列：字和载体。其中“矢量”的列类型为VectorUDT。

一个例子：

word | vector 

assert | [435,323,324,212...] 

，我想这一点：

word | v1 | v2 | v3 | v4 | v5 | v6 ...... 

assert | 435 | 5435| 698| 356|.... 

问：

我怎么能在几列与向量拆分列每个维度使用pyspark？

在此先感谢

Answer 1

一种可能的方法是转换和从RDD：

from pyspark.ml.linalg import Vectors 

df = sc.parallelize([ 
    ("assert", Vectors.dense([1, 2, 3])), 
    ("require", Vectors.sparse(3, {1: 2})) 
]).toDF(["word", "vector"]) 

def extract(row): 
    return (row.word,) + tuple(row.vector.toArray().tolist()) 

df.rdd.map(extract).toDF(["word"]) # Vector values will be named _2, _3, ... 

## +-------+---+---+---+ 
## | word| _2| _3| _4| 
## +-------+---+---+---+ 
## | assert|1.0|2.0|3.0| 
## |require|0.0|2.0|0.0| 
## +-------+---+---+---+ 

另一种解决方案是创建一个UDF：

from pyspark.sql.functions import udf, col 
from pyspark.sql.types import ArrayType, DoubleType 

def to_array(col): 
    def to_array_(v): 
     return v.toArray().tolist() 
    return udf(to_array_, ArrayType(DoubleType()))(col) 

(df 
    .withColumn("xs", to_array(col("vector"))) 
    .select(["word"] + [col("xs")[i] for i in range(3)])) 

## +-------+-----+-----+-----+ 
## | word|xs[0]|xs[1]|xs[2]| 
## +-------+-----+-----+-----+ 
## | assert| 1.0| 2.0| 3.0| 
## |require| 0.0| 2.0| 0.0| 
## +-------+-----+-----+-----+