如何在 Apache Spark ML API 中从“DataFrame”创建一个“Vector”？

【问题标题】：How to create a `Vector` from `DataFrame` in Apache Spark ML API?如何在 Apache Spark ML API 中从“DataFrame”创建一个“Vector”？
【发布时间】：2018-04-03 11:01:21
【问题描述】：

如何在 Apache Spark ML API 中从 DataFrame 创建 Vector(import org.apache.spark.mllib.linalg.{DenseVector, SparseVector})？

【问题讨论】：

您需要提供更多信息才能获得有用的答案。您的 DataFrame 的形状是什么（是单列还是多列）？如果有多个，你想要每列一个向量吗？你要每行一个吗？由于您使用的是 Spark，我假设您无法将 DataFrame 放入内存中。您希望如何将向量放入内存中？每个节点一个或其他？
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标签： scala apache-spark spark-dataframe

【解决方案1】：

如果你想要scala.collection.Vector 你可以只收集DataFrame并调用toVector()函数。

val df = Seq(1, 2, 3).toDF
val vector = df.collect().toVector
vector.map(_.getInt(0))

p。 s。请解释为什么会被否决

【讨论】：

我不知道你为什么投了反对票。也许是因为它产生行向量而不是整数向量。很难说，因为这个问题似乎不清楚。
@AndreyTyukin 问题从来没有提到T 的Vector[T] 应该是什么类型。在我看来，这个问题太宽泛了。
确实如此，正如我所说，问题似乎不清楚。但是无论T 是什么类型，您的提案都会返回Vector[Row]，而不是Vector[T]，这可能是OP 想要的......但是，谁知道OP 想要什么？