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我正在尝试使用 Python 在 Spark 中创建一个“功能”列，以便机器学习库使用。但是，我在生成“特征”列的 VectorAssembler 中遇到了包括数值变量和分类变量在内的问题。
cat_cols = ["cat_1", "cat_2", "cat_3"]
num_cols = ["num_1", "num_2", "num_3", "num_4"]
indexers = [StringIndexer(inputCol = c, outputCol="{0}_indexed".format(c)) for c in cat_cols]
encoders = [StringIndexer(inputCol = indexer.getOutputCol(), outputCol = "{0}_encoded".format(indexer.getOutputCol()))
for indexer in indexers]
assembler = VectorAssembler(inputCols = [encoder.getOutputCol() for encoder in encoders], outputCol = "features")
pipeline = Pipeline(stages = indexers + encoders + [assembler])
df = pipeline.fit(df).transform(df)
到目前为止构建的管道可以创建一个仅包含分类变量的“特征”列，但我不知道如何扩展它，使“特征”列同时包含分类变量和数值变量。
请注意，我使用的是 Spark 2.3 和 Python 3。
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我在数据框中有一列月份数字，想将其更改为月份名称，所以我使用了这个: df['monthName'] = df['monthNumber'].apply(lambda x: calendar.mont
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我有以下使用 pyspark.ml 包进行线性回归的代码。但是，当模型适合时，我在最后一行收到此错误消息: IllegalArgumentException: u'requirement failed
我有一个由 | 分隔的平面文件(管道)，没有引号字符。示例数据如下所示: SOME_NUMBER|SOME_MULTILINE_STRING|SOME_STRING 23|multiline text
给定如下模式: root |-- first_name: string |-- last_name: string |-- degrees: array | |-- element: struc
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！