如何使用PySpark计算数据帧组的TF-IDF

PySpark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了分布式计算框架Spark的Python API。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取方法，用于衡量一个词在文档中的重要程度。

使用PySpark计算数据帧组的TF-IDF可以按照以下步骤进行：

导入必要的库和模块：

from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, Tokenizer
from pyspark.sql import SparkSession

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("TF-IDF").getOrCreate()

准备数据：假设我们有一个包含多个文档的数据帧，其中每个文档存储在一列中。可以使用Tokenizer将文档拆分为单词，并将其转换为标记化的数据帧：

data = spark.createDataFrame([
    (0, "This is a sentence"),
    (1, "This is another sentence"),
    (2, "Yet another sentence")
], ["id", "sentence"])

tokenizer = Tokenizer(inputCol="sentence", outputCol="words")
wordsData = tokenizer.transform(data)

计算词频（Term Frequency）：使用HashingTF将单词转换为特征向量，其中每个单词的频率由其在文档中出现的次数表示：

hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=20)
featurizedData = hashingTF.transform(wordsData)

计算逆文档频率（Inverse Document Frequency）：使用IDF计算每个单词的逆文档频率，并将其乘以词频得到TF-IDF：

idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
idfModel = idf.fit(featurizedData)
rescaledData = idfModel.transform(featurizedData)

查看结果：

rescaledData.select("id", "words", "features").show(truncate=False)

以上步骤将计算每个文档中每个单词的TF-IDF值，并将结果存储在名为"features"的列中。

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