如何使用 sparklyr 热编码/生成虚拟列

如何解决如何使用 sparklyr 热编码/生成虚拟列

我知道这里有很多与此类似的问题，但 1) 大多数解决方案依赖于已弃用的函数，例如 ml_create_dummy_variables 和 2) 其他解决方案不完整。

是否有一种函数或方法可以轻松地将一个分类变量热编码为 sparklyr 中的多个虚拟变量？

此 post 要求在 SparkR 中找到解决方案，顺便说一下，给出了一个 sparklyr 解决方案，该解决方案仅在给定列中的类别唯一时才有效，这使其毫无意义。

这个solution，结果是每个类别都有一个假人，而不是一个假人（抓住第一个类别）。这也是我偶然发现的解决方案（基于这个 post），它并没有削减它：

iris_sdf <- copy_to(sc,iris,overwrite = TRUE)

iris_sdf %>%
  ft_string_indexer(input_col = "Species",output_col = "species_num") %>%
  mutate(cat_num = species_num + 1) %>%
  ft_one_hot_encoder("species_num","species_dum") %>%
  ft_vector_assembler(c("species_dum")) 

我正在寻找一种解决方案，该解决方案将从 Species 数据集中获取 iris 并生成三列 - Species 中的每个类别（virginica、setosa 和 versicolor）。使用 R，fastDummies 包有我需要的东西，但我想知道如何在 sparklyr 中实现类似的功能。

再一次，我会注意到 ml_create_dummy_variables（由这个 post 建议）产生了以下错误：

Error in ml_create_dummy_variables(.,"species_num","species_dum") : Error in ml_create_dummy_variables(.,"species_dum") : 
  Could not find function "ml_create_dummy_variables"

注意：我使用的是 sparklyr_1.3.1