pyspark 归一化

在pyspark中，归一化可以通过使用pyspark.ml库中的MinMaxScaler进行实现。MinMaxScaler是一种常用的归一化方法，它将数据缩放到指定的范围内。具体步骤如下：

1. 首先，导入必要的库和模块：

   from pyspark.ml.feature import MinMaxScaler
   from pyspark.ml.linalg import Vectors
   from pyspark.sql.functions import udf
   from pyspark.sql.types import DoubleType

2. 准备数据并创建一个DataFrame：

   data = [(Vectors.dense([1.0, 2.0, 3.0]),),
           (Vectors.dense([4.0, 5.0, 6.0]),),
           (Vectors.dense([7.0, 8.0, 9.0]),)]
   df = spark.createDataFrame(data, ["features"])

3. 定义一个自定义函数，用于将vector类型的特征列转换为dense类型的数组：

   to_array = udf(lambda v: v.toArray().tolist(), DoubleType())
   df = df.withColumn("features_array", to_array(df.features))

4. 创建一个MinMaxScaler对象，并设置输入和输出列的名称：

   scaler = MinMaxScaler(inputCol="features_array", outputCol="scaled_features")

5. 使用fit方法拟合模型并进行转换：

   scaler_model = scaler.fit(df)
   scaled_df = scaler_model.transform(df)

6. 最后，查看归一化后的结果：

   scaled_df.select("scaled_features").show(truncate=False)

这样就可以使用pyspark进行归一化处理了。通过使用MinMaxScaler，可以将特征列的值缩放到指定的范围内，以便在应用机器学习算法之前，确保每个特征被平等对待。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>