Spark 数据帧的每一行在df
column 中包含一个制表符分隔的字符串rawFV
。我已经知道在选项卡上拆分将为array of 3 strings
所有行生成一个。这可以通过以下方式验证:
df.map(row => row.getAs[String]("rawFV").split("\t").length != 3).filter(identity).count()
并确保计数确实是0
.
我的问题是:如何使用管道 API 做到这一点?
这是我尝试过的:
val tabTok = new RegexTokenizer().setInputCol("rawFV").setOutputCol("tk").setPattern("\t")
val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(tabTok))
val transf = pipeline.fit(df)
val df2 = transf.transform(df)
df2.map(row => row.getAs[Seq[String]]("tk").length != 3).filter(identity).count()
不等于0
。
这个问题与缺失值的存在有关。例如:
管道代码RegexTokenizer
将在第一行返回 3 个字段,但在第二行仅返回 2 个。另一方面,第一个代码将在任何地方正确返回 3 个字段。