Pyspark，如何将原始数据转换为 SVMLight 格式

如何解决Pyspark，如何将原始数据转换为 SVMLight 格式

我有一个关于 Pyspark 地图的问题。

例如，我有如下数据：

 data=[(1,1,10),(1,2,20),(2,3,15),47),(3,28),17)]
 df=spark.createDataFrame(data).toDF("ID","Target","features","value1")
 df.show()

 +---+------+--------+------+
 | ID|Target|features|value1|
 +---+------+--------+------+
 |  1|     1|       1|    10|
 |  1|     1|       2|    20|
 |  2|     1|       3|    15|
 |  2|     0|       1|    47|
 |  3|     0|       2|    28|
 |  3|     0|       3|    17|
 +---+------+--------+------+

我想将数据转换为：按 ID 分组：

 1 1:10  2:20
 1 2:15  1:47
 0 2:28  3:17

所以每一行代表一个ID，第一个值代表Target，features:value1

您能提供任何示例代码或建议吗？

非常感谢!!!!!!!!!!!

解决方法

您可以按ID（也可以按Target？）对数据进行分组，将每个组collect 组成一个列表，然后使用transform 和{ 的组合{3}} 将每个列表格式化为所需的格式：

from pyspark.sql import functions as F

df = spark.createDataFrame(data).toDF("ID","Target","features","value1") \
    .groupBy("ID","Target").agg(F.collect_list(F.struct("features","value1")).alias("feature_value")) \
    .withColumn("feature_value",F.expr("transform(feature_value,x -> concat_ws(':',x.features,x.value1))")) \
    .withColumn("feature_value",F.concat_ws(" ",F.col("feature_value"))) \
    .withColumn("result",F.col("Target"),F.col("feature_value"))) \
    .select("result")

结果：

+-----------+
|     result|
+-----------+
|0 2:28 3:17|
|1 1:10 2:20|
|1 3:15 1:47|
+-----------+