Java 类名：com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.ToVectorBatchOp
Python 类名：ToVectorBatchOp

功能介绍

将输入列转换为向量类型。

参数说明

名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 取值范围 默认值
selectedCol 选中的列名 计算列对应的列名 String ✓
handleInvalidMethod 处理无效值的方法 处理无效值的方法，可取 error, skip String “ERROR”, “SKIP” “ERROR”
outputCol 输出结果列 输出结果列列名，可选，默认null String null
reservedCols 算法保留列名 算法保留列 String[] null
vectorType 要转换的Vector类型。 要转换的Vector类型。 String “DENSE”, “SPARSE” null
numThreads 组件多线程线程个数 组件多线程线程个数 Integer 1

代码示例

Python 代码

  1. from pyalink.alink import *
  3. import pandas as pd
  5. useLocalEnv(1)
  7. df_data = pd.DataFrame([
  8.     ['1 0 3 4']
  9. ])
  11. data = BatchOperator.fromDataframe(df_data, schemaStr = 'vec string')
  13. ToVectorBatchOp().setSelectedCol("vec").setVectorType("SPARSE").linkFrom(data).print()

Java 代码

  1. import org.apache.flink.types.Row;
  3. import com.alibaba.alink.common.linalg.VectorType;
  4. import com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.ToVectorBatchOp;
  5. import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
  6. import com.alibaba.alink.testutil.AlinkTestBase;
  7. import org.junit.Test;
  9. public class ToVectorTest extends AlinkTestBase {
  10.     @Test
  11.     public void test() throws Exception {
  12.         final String vecStr = "1 0 3 4";
  13.         Row[] rows = new Row[] {
  14.             Row.of(vecStr)
  15.         };
  16.         MemSourceBatchOp data = new MemSourceBatchOp(
  17.             rows, new String[] {"vec"}
  18.         );
  19.         new ToVectorBatchOp()
  20.             .setSelectedCol("vec")
  21.             .setVectorType(VectorType.SPARSE)
  22.             .linkFrom(data)
  23.             .print();
  24.     }
  25. }

运行结果

| vec | | —- |

| $4$0:1.0 2:3.0 3:4.0 |