scala dataframe清洗英文文本的代码
时间: 2023-04-01 19:04:49 浏览: 80
可以使用Spark的StringIndexer和RegexTokenizer来清洗英文文本,具体代码如下:
import org.apache.spark.ml.feature.{RegexTokenizer, StringIndexer}
import org.apache.spark.sql.functions._
// 加载数据
val data = spark.read.text("path/to/text/file")
// 定义正则表达式分词器
val tokenizer = new RegexTokenizer()
.setInputCol("value")
.setOutputCol("words")
.setPattern("\\W+")
// 对文本进行分词
val tokenized = tokenizer.transform(data)
// 定义字符串索引器
val indexer = new StringIndexer()
.setInputCol("words")
.setOutputCol("indexed")
// 对分词后的文本进行索引
val indexed = indexer.fit(tokenized).transform(tokenized)
// 输出清洗后的文本
indexed.select("indexed").show(false)
相关问题
scala dataframe filter
在 Scala 中,使用 DataFrame 进行过滤操作可以通过 `filter` 方法来实现。下面是一个示例:
```scala
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}
// 创建 SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("DataFrameFilterExample")
.master("local")
.getOrCreate()
// 创建一个示例 DataFrame
val data = Seq(
("Alice", 25, "F"),
("Bob", 30, "M"),
("Charlie", 35, "M"),
("Diana", 28, "F")
)
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age", "gender")
// 使用 filter 方法进行过滤
val filteredDF: DataFrame = df.filter(df("age") > 30)
// 显示过滤后的结果
filteredDF.show()
```
在上面的示例中,我们创建了一个包含姓名、年龄和性别的 DataFrame。然后使用 `filter` 方法对年龄进行过滤,筛选出年龄大于 30 的行。最后,使用 `show` 方法显示过滤后的结果。
运行以上代码,将输出过滤后的 DataFrame。
scala dataframe删除列
要在 Scala 的 DataFrame 中删除列,可以使用 `drop` 方法。以下是一个简单的示例:
```scala
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object DataFrameExample {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder()
.appName("DataFrameExample")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
import spark.implicits._
// 创建一个示例 DataFrame
val data = Seq(
("Alice", 25, 5000),
("Bob", 30, 8000),
("Charlie", 35, 10000)
)
val df = data.toDF("Name", "Age", "Salary")
// 删除列
val updatedDF = df.drop("Salary")
updatedDF.show()
}
}
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个示例的 DataFrame `df`,它包含三列:Name、Age 和 Salary。然后,我们使用 `drop` 方法删除了 Salary 列,将结果保存在新的 DataFrame `updatedDF` 中。最后,我们使用 `show` 方法打印出更新后的 DataFrame。
注意:`drop` 方法返回一个新的 DataFrame,原始的 DataFrame 不会被修改。