data = data.withColumn("famhist_numeric", famhist_to_numeric_udf("famhist")) data.show()

这是一段 PySpark 代码，其中使用了 `withColumn` 方法和一个自定义的 UDF（User-Defined Function），将一个名为 `famhist` 的列转换为一个名为 `famhist_numeric` 的新列，并将结果展示出来。

具体来说，`withColumn` 方法可以在现有的 DataFrame 上添加一个新列，它需要两个参数：新列的名称和新列的计算逻辑。在这段代码中，新列的名称是 `famhist_numeric`，而计算逻辑是通过调用名为 `famhist_to_numeric_udf` 的 UDF 来将 `famhist` 列中的文本值转换为数值。

这段代码的最后一行使用 `show` 方法来展示转换后的 DataFrame，以便我们可以查看新列的值。

相关问题

def famhist_to_numeric(famhist): if famhist == "Present": return 1.0 elif famhist == "Absent": return 0.0 else: return None

这是一个 Python 函数 `famhist_to_numeric`，它接受一个字符串参数 `famhist`，并将其转换为数值。具体来说，当 `famhist` 的值为 "Present" 时，函数返回 1.0；当 `famhist` 的值为 "Absent" 时，函数返回 0.0；否则，函数返回 None。

这个函数可以用来定义一个 UDF（User-Defined Function），并且在 PySpark 中使用 `withColumn` 方法将其应用于一个 DataFrame 中的某一列，从而实现将文本值转换为数值的功能。

import org.apache. spark.mllib.linalg.{Vector,Vectors}import org.apache.spark.ml.feature.OneHotEncoder import org. apache.spark.ml.Pipeline val tovec = udf[Vector,Double] { (a) => Vectors.dense(a)} val encodeFamHist = udf[Double, String]( _ match { case "Absent" => 0.0 case "Present" => 1.0}) val data = base.withColumn("famhist",encodeFamHist('famhist)).withColumn("chd",'chd.cast("Double")) val chdEncoder = new OneHotEncoder().setInputCol("chd").set0utputCol("chd_categorical") val famhistencoder = new OneHotEncoder().setInputCol("famhist").set0utputCol("famhist_categorical") val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(chdEncoder, famhistEncoder)) val encoded = pipeline.fit(data).transform(data)

可以看出这是一个Spark的代码段，主要是对数据进行处理和编码。首先定义了一个tovec函数，将输入的Double类型数据转换为Spark的Vector类型。然后定义了一个encodeFamHist函数，将输入的字符串类型数据（"Absent"或"Present"）编码为0或1。接着将数据集中的"famhist"列使用encodeFamHist函数进行编码，并将"chd"列转换为Double类型。然后定义了两个OneHotEncoder对象，分别用于对"chd"列和"famhist"列进行独热编码。最后使用Pipeline对象将这两个编码器串联起来，对数据集进行编码。