使用 Scala 对数据框进行 MinMax 转换

【问题标题】：MinMax transformation on dataframe using Scala使用 Scala 对数据框进行 MinMax 转换
【发布时间】：2023-03-07 04:20:01
【问题描述】：

我有一个需要标准化的数字特征DataFrame。为此，我使用 python MinMaxScaler 对DataFrame 的所有列执行以下操作：

X = (X - X.min(axis=0)) / (X.max(axis=0) - X.min(axis=0))

现在我正在考虑使用 Scala 来做到这一点。一种方法是在 Scala 中使用MinMaxScaler，但它会生成一组特征并将其存储为新列。如何在使用 MinMaxScaler 的同时仍然拥有多列缩放特征？

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark minmax

【解决方案1】：

确实如此 - MinMaxScaler 适用于矢量类型。但是您可以轻松地将其转换为单值列并获得您想要的。您可以一次处理单个列 - 缩放每一列并返回缩放的数据框。以下是解决方法：

val columns = df.columns

// for each column turn it into DenseVector and apply MinMaxScaler
val steps = columns.flatMap { column => Array(
    new VectorAssembler().setInputCols(Array(column)).setOutputCol(s"${column}_feature"), 
    new MinMaxScaler().setInputCol(s"${column}_feature").setOutputCol(s"${column}_scaled")
)}

// apply transformation
val pipeline = new Pipeline().setStages(steps)
val scaledDf = pipeline.fit(df).transform(df)

// helper UDF function
val headValue = udf((vec: DenseVector) => vec(0))

// rename scaled column to original column name
scaledDf
    .select(columns.map(column => headValue(col(s"${column}_scaled")).alias(column)): _*)
    .show()

【讨论】：