PySpark QuantileDiscretizer和Bucketizer在Spark中的区别

在本文中，我们将介绍PySpark中的QuantileDiscretizer和Bucketizer，以及它们在Spark中的区别。这两个工具都是用来将连续型的特征转换为离散型的特征，但是它们的实现方式和使用场景有所不同。

1. QuantileDiscretizer

QuantileDiscretizer是一种通过计算每个特征的分位数将连续型特征转换为离散型特征的工具。它将给定的特征列分成指定数量的离散的桶，每个桶包含相同数量的数据。QuantileDiscretizer的主要思想是将数据分布在不同桶中，使得每个桶中的数据分布基本相似。

QuantileDiscretizer的使用示例如下：

from pyspark.ml.feature import QuantileDiscretizer

data = [(0, 18.0), (1, 25.0), (2, 28.0), (3, 17.0), (4, 30.0), (5, 35.0)]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "age"])

discretizer = QuantileDiscretizer(numBuckets=3, inputCol="age", outputCol="bucket")
df_bucketed = discretizer.fit(df).transform(df)
df_bucketed.show()

上述示例中，我们将列名为”age”的特征转换为3个桶。结果如下：

+---+----+------+
| id| age|bucket|
+---+----+------+
|  0|18.0|   0.0|
|  1|25.0|   1.0|
|  2|28.0|   1.0|
|  3|17.0|   0.0|
|  4|30.0|   2.0|
|  5|35.0|   2.0|
+---+----+------+

可以看到，QuantileDiscretizer根据数据的分布将年龄特征分成了三个桶，并将每个数据点映射到对应的桶中。

2. Bucketizer

Bucketizer是一种基于用户提供的分桶边界将连续型特征转换为离散型特征的工具。用户需要指定分桶的边界，Bucketizer会根据这些边界将数据进行分桶。与QuantileDiscretizer不同，Bucketizer不考虑特征的分布情况，而是根据用户提供的边界将数据进行划分。

Bucketizer的使用示例如下：

from pyspark.ml.feature import Bucketizer

splits = [-float("inf"), 20.0, 30.0, float("inf")]
bucketizer = Bucketizer(splits=splits, inputCol="age", outputCol="bucket")
df_bucketed = bucketizer.transform(df)
df_bucketed.show()

上述示例中，我们指定了边界为负无穷到20、20到30、30到正无穷。结果如下：

+---+----+------+
| id| age|bucket|
+---+----+------+
|  0|18.0|   0.0|
|  1|25.0|   1.0|
|  2|28.0|   1.0|
|  3|17.0|   0.0|
|  4|30.0|   2.0|
|  5|35.0|   2.0|
+---+----+------+

可以看到，Bucketizer根据用户提供的边界将年龄特征分成了三个桶，并将每个数据点映射到对应的桶中。

3. 区别和适用场景

QuantileDiscretizer和Bucketizer在实现方式和使用场景上有所不同。

QuantileDiscretizer适用于需要根据数据的分布情况将连续型特征转换为离散型特征的情况。它通过计算每个特征的分位数，将数据分布在离散的桶中，使得每个桶中的数据分布基本相似。QuantileDiscretizer在处理偏态分布的数据时比较适用。

Bucketizer适用于根据指定边界将连续型特征转换为离散型特征的情况。它不考虑数据的分布情况，只根据用户提供的边界将数据进行分桶。Bucketizer适用于用户有明确的分桶需求的情况。

总结

本文介绍了PySpark中QuantileDiscretizer和Bucketizer的区别。QuantileDiscretizer通过计算每个特征的分位数，将数据根据分布情况分成离散的桶。Bucketizer根据用户提供的边界将数据进行分桶。两种工具在实现方式和使用场景上有所不同，用户根据实际需求选择合适的工具进行特征转换。