将desc_df中的每个字符串使用flatMap方法对每一行的数据以空格进行拆分，从而得到新的dataframe对象

好的，你可以使用以下代码将`desc_df`中的每个字符串拆分为单词，并将结果存储到一个新的DataFrame中：

import org.apache.spark.sql.functions._

val words = desc_df.flatMap(row => row.getString(0).split(" "))
  .toDF("word")

在这个示例中，我们首先使用`flatMap`方法对`desc_df`中的每一行数据进行操作。对于每一行数据，我们使用`getString(0)`方法获取`desc`列中的字符串，然后使用`split`函数将字符串拆分为单词。`flatMap`方法会将所有拆分后的单词合并到一个新的DataFrame中。

接着，我们使用`toDF`方法将这个新的DataFrame重命名为`word`列，并将结果存储到一个名为`words`的变量中。

需要注意的是，这个代码中的`flatMap`方法返回的是一个`DataFrame`，而不是一个`RDD`。因此，我们不能直接使用`flatMap`方法来对每个单词进行计数。如果你需要对每个单词进行计数，你需要使用`groupBy`和`count`等方法。

希望这个回答能够回答你的问题。

相关问题

val desc_df = data_df.select(data_df("desc"))

这段代码是使用Spark DataFrame API从一个名为`data_df`的DataFrame中选择一个名为`desc`的列，并将结果存储到一个名为`desc_df`的DataFrame中。

具体来说，`data_df("desc")`是一个`Column`对象，它代表了`data_df`中的`desc`列。然后，我们使用`select`方法选择了这个`Column`对象，并将结果存储到一个新的DataFrame中。

可以注意到，这个代码并没有对`desc`列中的数据进行任何处理，仅仅是选择了这个列。如果你想对`desc`列中的数据进行操作，你需要使用DataFrame API中的其他方法，如`split`、`explode`、`groupBy`和`count`等方法。

希望这个回答能够回答你的问题。

修改代码smiles_list = df['SMILES'].tolist()为一个多维向量，使其中每一行数据都运行desc_fp = from_smiles('', fingerprints=True)这个函数

如果你想将DataFrame `df` 中的 'SMILES' 列转换为一个多维向量，并对每个字符串应用 `from_smiles` 函数并将结果存储为指纹向量，你需要遍历每一行的 SMILES 数据并逐个处理。这里有一个例子如何实现：

import pandas as pd

# 假设desc_fp函数需要单独的SMILES字符串作为输入
def process_smiles(smiles):
    desc_fp = from_smiles(smiles, fingerprints=True)
    return desc_fp

# 获取SMILES列表
smiles_list = df['SMILES'].tolist()

# 将列表转换为二维列表，以便逐行处理
multi_dim_vector = [process_smiles(smile) for smile in smiles_list]

# 或者如果你想要将所有fp组合成一个二维数组
all_desc_fps = np.array(multi_dim_vector)

# 现在 multi_dim_vector 或 all_desc_fps 都包含了对每个 SMILES 应用指定函数后的指纹向量

注意：在这个例子中，我假设了一个名为`from_smiles`的函数存在并且接受一个SMILES字符串和一个布尔值（fingerprints）。如果有其他参数或命名规则，请相应地调整代码。