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我正在尝试扩展我的一些 ML 管道,我喜欢 rstudio、spark 和 sparklyr 打开的 h2o 的组合 (http://spark.rstudio.com/)
我想弄清楚的一件事是如何使用 sparklyr 从数据框中的字符向量创建虚拟列。
我已经尝试了以下方法,但我认为它可能混合了一些 sparklyr 尚未实现的功能。
library(sparklyr)
library(dplyr)
sc <- spark_connect(master = "local")
flights_tbl <- copy_to(sc, nycflights13::flights, "flights")
flights_tbl %>% bind_cols(as_data_frame(setNames(lapply(unique(flights_tbl$carrier),
function(x){as.integer(flights_tbl$carrier == x)}),
paste0('var2_', levels(flights_tbl$carrier)))))
在这个例子中,我想为每个运营商创建指标变量。
老实说,我对 dplyr 不是很熟悉,所以不确定我该怎么做。
是否有一个 spark 函数已经存在,我可以通过 sparklyr 扩展程序调用它,或者有没有办法只使用 dplyr 函数来实现?
更新
我想我有办法在数据帧上的 pyspark 中执行此操作(以防对任何人有用)。
所以如果数据看起来像:
>>> df.show(20)
+------------+----------+------+-----------+
| word|word_count|corpus|corpus_date|
+------------+----------+------+-----------+
| profession| 1|hamlet| 1600|
| augury| 1|hamlet| 1600|
|undertakings| 1|hamlet| 1600|
| surmise| 1|hamlet| 1600|
| religion| 1|hamlet| 1600|
| advanced| 1|hamlet| 1600|
| Wormwood| 1|hamlet| 1600|
| parchment| 1|hamlet| 1600|
| villany| 1|hamlet| 1600|
| digs| 1|hamlet| 1600|
| authorities| 1|hamlet| 1600|
| Popp'd| 1|hamlet| 1600|
| retrograde| 1|hamlet| 1600|
| tax'd| 1|hamlet| 1600|
| tomb| 1|hamlet| 1600|
| moral| 1|hamlet| 1600|
| foreknowing| 1|hamlet| 1600|
| dreadfully| 1|hamlet| 1600|
| parted| 1|hamlet| 1600|
| willow| 1|hamlet| 1600|
+------------+----------+------+-----------+
然后以下内容似乎可以在 [word] 字段上制作假人:
categories = df.select("word").distinct().rdd.flatMap(lambda x: x).collect()
exprs = [F.when(F.col("word") == category, 1).otherwise(0).alias(category) for category in categories]
df_dummies = df.select("word", *exprs).limit(1000)
最佳答案
这些可能是自原始帖子以来的新内容。 ml_
功能有ml_create_dummy_variables哪个做得很好
iris_tbl <- copy_to(sc, iris)
iris_dum <- ml_create_dummy_variables(iris_tbl, "Species")
iris_dum %>% select(contains("Species")) %>% head
>
Source: query [6 x 4]
Database: spark connection master=local[4] app=lol local=TRUE
Species Species_setosa Species_versicolor Species_virginica
<chr> <dbl> <dbl> <dbl>
1 setosa 1 0 0
2 setosa 1 0 0
3 setosa 1 0 0
4 setosa 1 0 0
5 setosa 1 0 0
6 setosa 1 0 0
很遗憾他们是 <dbl>
而不是 <int>
但这很容易用 as.integer
修复打电话。
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