spark dataframe有三列col1，col2，col3，对col1和col2进行minmax归一化处理，给出代码

下面是使用SparkSQL中的min和max函数完成DataFrame归一化的代码：

from pyspark.ml.feature import MinMaxScaler

# 假设我们的DataFrame名为df，包含三列col1, col2, col3
cols_to_norm = ['col1', 'col2']

# 使用MinMaxScaler进行归一化，将结果存储到新列
scaler = MinMaxScaler(inputCol=cols_to_norm, outputCol='scaled_features')
df = scaler.fit(df).transform(df)

# 查看新列的结果
df.select('scaled_features', 'col1', 'col2', 'col3').show()

这将使用`MinMaxScaler`从DataFrame中选择列`col1`和`col2`来归一化，结果存储在名为`scaled_features`的新列中。调用的`fit()`方法将计算每列的最小和最大值，然后使用`transform()`方法将结果应用于DataFrame。最后，列`scaled_features`添加到DataFrame中并显示结果。

相关问题

spark dataframe有三列col1，col2，col3，对col1和col2进行minmax归一化处理，给出scala代码

可以使用Spark的MinMaxScaler进行归一化处理。具体实现的Scala代码如下：

import org.apache.spark.ml.feature.MinMaxScaler
import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
import org.apache.spark.sql.functions.col

val assembler = new VectorAssembler()
  .setInputCols(Array("col1", "col2"))
  .setOutputCol("features")

val scaler = new MinMaxScaler()
  .setInputCol("features")
  .setOutputCol("scaledFeatures")

val df = ... // 读取数据到DataFrame df 中

val processedDf = assembler.transform(df)
  .select(col("col3"), col("scaledFeatures"))

val scaledDf = scaler.fit(processedDf).transform(processedDf)
  .select(col("col3"), col("scaledFeatures").getItem(0).as("col1"), col("scaledFeatures").getItem(1).as("col2"))

上述代码先使用VectorAssembler将需要进行归一化处理的两列数据组合成一个特征向量，然后使用MinMaxScaler对该特征向量进行归一化处理。最终结果中包含第三列和归一化后的col1、col2列。

spark dataframe有三列col1，col2，col3，对col1和col2进行tfidf处理，然后分别进行minmax归一化处理，给出scala代码

下面是对col1和col2进行tfidf处理并分别进行minmax归一化处理的scala代码：

import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, MaxAbsScaler}
import org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector
import org.apache.spark.sql.functions.{col, udf}
import org.apache.spark.sql.types.DoubleType

// 假设输入的dataframe名字为df，同时假设col1和col2是字符串类型
val hashingTF = new HashingTF().setInputCol("text").setOutputCol("rawFeatures").setNumFeatures(10000)
val tf = hashingTF.transform(df)
val idf = new IDF().setInputCol("rawFeatures").setOutputCol("features")
val idfModel = idf.fit(tf)
val tfidf = idfModel.transform(tf).withColumnRenamed("features", "features_unscaled")

val udf_v_to_dv = udf((v: org.apache.spark.ml.linalg.Vector) => new DenseVector(v.toArray), org.apache.spark.sql.types.DataTypes.createArrayType(DoubleType))
val udf_dv_to_v = udf((dv: DenseVector) => org.apache.spark.ml.linalg.Vectors.dense(dv.toArray), org.apache.spark.sql.types.DataTypes.createArrayType(org.apache.spark.sql.types.DataTypes.DoubleType))

val minmaxScaler1 = new MaxAbsScaler().setInputCol("features_unscaled").setOutputCol("features_scaled_col1")
val tfidfScaled1 = minmaxScaler1.fit(tfidf).transform(tfidf).withColumn("features_scaled_col1", udf_v_to_dv(col("features_scaled_col1")))

val minmaxScaler2 = new MaxAbsScaler().setInputCol("features_unscaled").setOutputCol("features_scaled_col2")
val tfidfScaled2 = minmaxScaler2.fit(tfidf).transform(tfidf).withColumn("features_scaled_col2", udf_v_to_dv(col("features_scaled_col2")))

tfidfScaled2.select("features_scaled_col1", "features_scaled_col2").withColumn("features_scaled_col1", udf_dv_to_v(col("features_scaled_col1"))).withColumn("features_scaled_col2", udf_dv_to_v(col("features_scaled_col2")))