使用StringIndexer()对未知标签进行编码的方法

StringIndexer()是Spark MLlib中的一个特征转换器（Feature Transformer）。它用于将字符串类型的未知标签（不在训练集中出现的标签）编码为数值型的索引。StringIndexer()是一个无监督学习的过程，它根据标签频率排序并将每个标签赋予一个 的索引。索引的范围从0开始，根据标签的数量依次增加。

下面通过一个使用例子来展示如何使用StringIndexer()对未知标签进行编码。

假设我们有一个数据集包含性别标签（男，女，未知），我们想将这些标签编码为整数。

# 引入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import StringIndexer

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("StringIndexerExample").getOrCreate()

# 创建一个示例数据集
data = [("Tom", "男"),
        ("Jerry", "女"),
        ("Spike", "未知"),
        ("Tyke", "男"),
        ("Tuffy", "女")]

# 将数据集转换为DataFrame
df = spark.createDataFrame(data, ["姓名", "性别"])

# 创建StringIndexer对象
stringIndexer = StringIndexer(inputCol="性别", outputCol="性别索引")

# 对数据集进行索引编码
indexed = stringIndexer.fit(df).transform(df)

# 展示结果
indexed.show()

输出结果为：

+-----+---+----------+
| 姓名|性别|性别索引|
+-----+---+----------+
|  Tom|  男|       0.0|
|Jerry|  女|       1.0|
|Spike|未知|       2.0|
| Tyke|  男|       0.0|
|Tuffy|  女|       1.0|
+-----+---+----------+

可以看到，在原有的DataFrame上添加了一个新的列“性别索引”，标签“男”被编码为0.0，标签“女”被编码为1.0，未知标签“未知”被编码为2.0。

此外，StringIndexer()还提供了一些参数供用户进一步控制编码过程，例如handleInvalid参数用于设置对于未知标签的处理方式，默认为“error”，表示如果遇到未知标签将会抛出异常。可以将handleInvalid设置为“skip”，表示跳过未知标签，或者将handleInvalid设置为一个特定的索引数字，表示将未知标签编码为该索引数字。

通过使用StringIndexer()对未知标签进行编码，我们可以将字符串类型的标签转化为数值型的索引，从而方便进行后续的数据处理和分析。