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假设我有一个这种结构的数据框:
time| asset | parameter
----|-------|----------
T1 | A1 | P1
T1 | A1 | P2
T1 | A1 | P3
T1 | A2 | P1
T1 | A2 | P2
T1 | A2 | P3
T2 | A1 | P1
....
等等
我想在此数据帧上使用 FPGrowth
API(作为 spark.mllib
的一部分),其中与同一时间戳对应的所有参数都被视为事务。我该怎么办?
documentation 中给出的示例简单地谈论正在读取的文件,每一行对应一个不同的事务。
我是 Spark 新手,因此欢迎任何形式的帮助!(Spark 版本 1.6.2 与 Scala)
最佳答案
透视您的数据,以便每个事务只有一行。
然后运行 FPgrowth。
关于scala - 数据框上的 FPGrowth?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40768888/
假设我有一个这种结构的数据框: time| asset | parameter ----|-------|---------- T1 | A1 | P1 T1 | A1 | P2 T
import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache
我正在尝试使用 Sparklyr 构建关联规则算法,并且一直在关注此 blog这确实解释得很好。 但是,在它们适合 FPGrowth 算法之后,有一个部分,作者从返回的“FPGrowthModel 对
我正在使用 jupyter notebook 在 python3.6 中使用 pyspark 运行 FPGrowth 算法。当我试图保存生成的规则的关联规则输出是巨大的。所以我想限制结果的数量。这是我
使用: http://spark.apache.org/docs/1.6.1/mllib-frequent-pattern-mining.html Python 代码: from pyspark.ml
使用: http://spark.apache.org/docs/1.6.1/mllib-frequent-pattern-mining.html Python 代码: from pyspark.ml
我正在尝试从文件中读取数据(项目以逗号分隔)并使用 PySpark 将此数据传递给 FPGrowth 算法。 到目前为止我的代码如下: import pyspark from pyspark impo
我是一名优秀的程序员,十分优秀!