Montaje de columnas

La etapa final de la preparación de datos consiste en consolidar todas las columnas predictivas en una sola columna.

Una versión actualizada de los datos « flights », que tiene en cuenta todos los cambios introducidos en los últimos ejercicios, incluye las siguientes columnas predictivas:

mon, dom y dow
carrier_idx (valor indexado de carrier)
org_idx (valor indexado de org)
km
depart
duration

Nota: El argumento « truncate=False » del método « show() » evita que los datos se trunquen en la salida.

Este ejercicio forma parte del curso

Machine learning con PySpark

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Instrucciones del ejercicio

Importa la clase que ensamblará los predictores.
Crea un objeto ensamblador que te permita fusionar las columnas de predictores en una sola columna.
Utiliza el ensamblador para generar una nueva columna consolidada.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Import the necessary class
from pyspark.ml.feature import ____

# Create an assembler object
assembler = ____(inputCols=[
    ____
], outputCol='features')

# Consolidate predictor columns
flights_assembled = assembler.____(____)

# Check the resulting column
flights_assembled.select('features', 'delay').show(5, truncate=False)

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