pyspark中将dataframe归一化

在 PySpark 中，可以使用 `StandardScaler` 类将 DataFrame 进行归一化操作。下面是一个示例代码：

from pyspark.ml.feature import StandardScaler
from pyspark.ml import Pipeline

# 创建一个 DataFrame
data = [(0, [1.0, 2.0]), (1, [2.0, 4.0]), (2, [4.0, 6.0])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "features"])

# 创建一个归一化的 Transformer
scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaledFeatures")

# 创建一个 Pipeline，并将归一化的 Transformer 添加到 Pipeline 中
pipeline = Pipeline(stages=[scaler])

# 使用 Pipeline 进行数据转换
model = pipeline.fit(df)
result = model.transform(df)

# 查看结果
result.show()

在上述示例中，我们使用 `StandardScaler` 类创建了一个归一化的 Transformer，并且将其添加到了一个 Pipeline 中。然后，我们使用该 Pipeline 对 DataFrame 进行转换，并将结果打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行调整和扩展。另外，在实际应用中，你可能需要对不同的特征进行不同的归一化操作，这时可以使用 `VectorAssembler` 类将多个特征合并为一个向量，然后再对该向量进行归一化处理。