Java 类名:com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.format.TripleToVectorBatchOp
Python 类名:TripleToVectorBatchOp
功能介绍
将数据格式从 Triple 转成 Vector
三元组转换为向量,setTripleRowCol 设置数据行信息的列名,这一列值相同的数据,会被合并成一个向量。
setTripleColumnCol 设置向量的索引所在列,数值为向量的索引,因此需要为整型,int或者long。
setTripleValueCol 设置向量的值所在列,因此该列必须为数值类型。
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 |
---|---|---|---|---|---|---|
tripleColumnCol | 三元组结构中列信息的列名 | 三元组结构中列信息的列名 | String | ✓ | 所选列类型为 [INTEGER, LONG] | |
tripleValueCol | 三元组结构中数据信息的列名 | 三元组结构中数据信息的列名 | String | ✓ | 所选列类型为 [BIGDECIMAL, BIGINTEGER, BYTE, DOUBLE, FLOAT, INTEGER, LONG, SHORT] | |
vectorCol | 向量列名 | 向量列对应的列名 | String | ✓ | ||
handleInvalid | 解析异常处理策略 | 解析异常处理策略,可选为ERROR(抛出异常)或者SKIP(输出NULL) | String | “ERROR”, “SKIP” | “ERROR” | |
tripleRowCol | 三元组结构中行信息的列名 | 三元组结构中行信息的列名 | String | null | ||
vectorSize | 向量长度 | 向量长度 | Long | -1 |
代码示例
Python 代码
from pyalink.alink import *
import pandas as pd
useLocalEnv(1)
df = pd.DataFrame([
[1,1,1.0],
[1,2,2.0],
[2,1,4.0],
[2,2,8.0]])
data = BatchOperator.fromDataframe(df, schemaStr="row double, col string, val double")
op = TripleToVectorBatchOp()\
.setTripleRowCol("row")\
.setTripleColumnCol("col")\
.setTripleValueCol("val")\
.setVectorCol("vec")\
.setVectorSize(5)\
.linkFrom(data)
op.print()
Java 代码
import org.apache.flink.types.Row;
import com.alibaba.alink.operator.batch.BatchOperator;
import com.alibaba.alink.operator.batch.dataproc.format.TripleToVectorBatchOp;
import com.alibaba.alink.operator.batch.source.MemSourceBatchOp;
import org.junit.Test;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class TripleToVectorBatchOpTest {
@Test
public void testTripleToVectorBatchOp() throws Exception {
List <Row> df = Arrays.asList(
Row.of(1, 1, 1.0),
Row.of(1, 2, 2.0),
Row.of(2, 1, 4.0),
Row.of(2, 2, 8.0)
);
BatchOperator <?> data = new MemSourceBatchOp(df, "row int, col int, val double");
BatchOperator <?> op = new TripleToVectorBatchOp()
.setTripleRowCol("row")
.setTripleColumnCol("col")
.setTripleValueCol("val")
.setVectorCol("vec")
.setVectorSize(5)
.linkFrom(data);
op.print();
}
}
运行结果
| row | vec | | —- | —- |
| 1 | $5$1:1.0 2:2.0 |
| 2 | $5$1:4.0 2:8.0 |