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कॉलम्स को जोड़ना

डेटा प्रिपरेशन का अंतिम चरण है सभी प्रिडिक्टर कॉलम्स को एक सिंगल कॉलम में समेकित करना.

flights डेटा का एक अपडेटेड वर्ज़न, जिसमें पिछले कुछ अभ्यासों के सभी बदलाव शामिल हैं, में निम्न प्रिडिक्टर कॉलम्स हैं:

  • mon, dom और dow
  • carrier_idx (carrier से ली गई indexed वैल्यू)
  • org_idx (org से ली गई indexed वैल्यू)
  • km
  • depart
  • duration

नोट: show() मेथड में truncate=False आर्ग्यूमेंट आउटपुट में डेटा को ट्रंकेट होने से रोकता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

PySpark के साथ Machine Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • उस क्लास को इम्पोर्ट करें जो प्रिडिक्टर्स को असेंबल करेगी.
  • एक ऐसा assembler ऑब्जेक्ट बनाएँ जो प्रिडिक्टर कॉलम्स को एक सिंगल कॉलम में मर्ज करने दे.
  • असेंबलर का उपयोग करके नया समेकित कॉलम जेनरेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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