标签编码器 pyspark

标签编码器 pyspark是用于将文本数据转换为可用于机器学习模型的数字格式的工具库。在机器学习中，算法需要处理数字数据，而对于分类变量(如性别、颜色、类型等)，需要对其进行编码，以将其转换为数字。标签编码器可以快速将这些分类变量编码为数字。

安装

PySpark通常随着Apache Spark一起打包，因此可以在Spark中使用标签编码器。如果您正在使用pyspark Jupyter Notebook，可以按下面的步骤安装。

!pip install pyspark

使用

下面是使用标签编码器的示例代码。

from pyspark.ml.feature import StringIndexer

# 创建SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName('LabelEncoder').getOrCreate()

# 创建测试数据集
df = spark.createDataFrame([
        (0, "a"),
        (1, "b"),
        (2, "c"),
        (3, "a"),
        (4, "a"),
        (5, "c")
    ], ["id", "category"])

# 初始化标签编码器
indexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex")

# 训练标签编码器
model = indexer.fit(df)

# 打印结果
indexed = model.transform(df)
indexed.show()

输出如下：

+---+--------+-------------+
| id|category|categoryIndex|
+---+--------+-------------+
|  0|       a|          0.0|
|  1|       b|          2.0|
|  2|       c|          1.0|
|  3|       a|          0.0|
|  4|       a|          0.0|
|  5|       c|          1.0|
+---+--------+-------------+

在上述示例中，我们定义了一个包含“id”和“category”列的数据集，并使用标签编码器将“category”列转换为数字。通过使用输出列的名称作为输入列来调用fit方法，我们可以使用fit方法训练标签编码器。transform方法将DataFrame转换为一个新DataFrame，其中包含输入列和新列“categoryIndex”。

标签编码器显示按字母表顺序对类别进行编码，如果要对不同值进行编码，可以通过设置StringIndexer的“handleInvalid”参数，在处理未知值时采取指定的行动。默认情况下，它将返回错误，但它可以设置为“skip”或“keep”以将未知值跳过或保留在不同的词汇表中，如下所示：

indexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex", handleInvalid="skip")

indexer = StringIndexer(inputCol="category", outputCol="categoryIndex", handleInvalid="keep")

总结

标签编码器 pyspark 是一种用于将分类变量转换为数字的方法。在机器学习中，将分类变量转换为数字是非常重要的，因为算法只能处理数值数据。在本文中，我们介绍了如何使用StringIndexer构建一个基本的标签编码器。通过在fit方法中指定输出列和输入列，我们可以训练并使用标签编码器进行转换。在实际应用中，可以使用标签编码器对许多不同的变量进行编码。