特征抽取--标签与索引的转化: IndexToString

与StringIndexer相对应，IndexToString的作用是把标签索引的一列重新映射回原有的字符型标签。

其主要使用场景一般都是和StringIndexer配合，先用StringIndexer将标签转化成标签索引，进行模

型训练，然后在预测标签的时候再把标签索引转化成原有的字符标签。当然，你也可以另外定义其他

的标签。

首先，和StringIndexer的实验相同，我们用StringIndexer读取数据集中的“category”列，把字符

型标签转化成标签索引，然后输出到“categoryIndex”列上，构建出新的DataFrame。

#导入相关的类库

from pyspark.sql import SparkSession

from pyspark.ml.feature import IndexToString, StringIndexer

#创建SparkSession对象，配置spark

spark= SparkSession.builder.master('local').appName('IndexToStringDemo').getOrCreate()

#创建一个简单的DataFrame训练集

df = spark.createDataFrame(

[(0, "a"), (1, "b"),

(2, "c"), (3, "a"),

(4, "a"), (5, "c")],

["id", "category"])

#创建StringIndexer对象，设置输入输出对象

indexer = StringIndexer(inputCol='category', outputCol='categoryIndex')

#利用fit方法生成训练模型

model = indexer.fit(df)

#利用生成的模型对DataFrame进行转换

indexed = model.transform(df)

#创建IndexToString对象，设置输入输出参数，获得原有数据集的字符型标签，然后再输出到“originalCategory”

#列上。最后，通过输出“originalCategory”列，可以看到数据集中原有的字符标签。

converter = IndexToString(inputCol='categoryIndex',outputCol='orignalCategory')

converter =converter.transform(indexed)

converter.select("id","categoryIndex","orignalCategory").show()