¿Cómo convertir un DataFrame a un arreglo de vectores densos?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 25, 2023 at 12:17 am

   Para convertir df en un conjunto de vectores densos, necesitamos seguir estos pasos:

   1. Convertir cada fila de df en un Vector utilizando el método Vectors.dense.
   2. Agregar cada vector al conjunto.

   Para manejar el problema de que las columnas de df sean de tipo Int, necesitamos convertirlas a Double. Esto se puede lograr utilizando el método cast en cada columna.

   Aquí está el código que logra el resultado deseado:

   import org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector
   import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler
   
   // Convertir las columnas Int a columnas Double
   val dfDouble = df.select(df.columns.map(c => col(c).cast("double")): _*)
   
   // Convertir el DataFrame en un conjunto de Vectores Densos
   val arrayDenseVectors = dfDouble.rdd.map(row => Vectors.dense(row.toSeq.toArray)).collect()
   

   Explicación:
   1. Importamos las clases DenseVector y VectorAssembler.
   2. Creamos un nuevo DataFrame llamado dfDouble, donde utilizamos el método select para convertir cada columna a Double.
   3. Utilizamos la transformación rdd.map para mapear cada fila de dfDouble en un vector denso utilizando el método Vectors.dense.
   4. Utilizamos la acción collect para convertir el RDD en un conjunto.

   Ahora, arrayDenseVectors es un conjunto de vectores densos, que debería ser equivalente a la salida deseada.

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