Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析

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转载 2022-07-07 17:50:54 835 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Spark MLlib 特征工程系列—特征转换StringIndexer和IndexToString 是一种将类别型数据转换为数值索引的工具，适用于各种机器学习任务。该转换器按类别的出现频率分配索引值，最常见的类别分配为 0，依次类推。它可以通过参数来处理未知类别，提供了灵活的选项。对于需要将索引值转换回原始类别标签的情况，可以使用。通过的使用，你可以轻松地将类别型特征纳入机器学习模型中，使其适应各种算法的输入要求。阅读详情

最近在用Spark MLlib进行特征处理时，对于StringIndexer和IndexToString遇到了点问题，查阅官方文档也没有解决疑惑。无奈之下翻看源码才明白其中一二...这就给大家娓娓道来。

更多内容参考我的大数据学习之路

文档说明

StringIndexer 字符串转索引

StringIndexer可以把字符串的列按照出现频率进行排序，出现次数最高的对应的Index为0。比如下面的列表进行StringIndexer

id	category
0	a
1	b
2	c
3	a
4	a
5	c

就可以得到如下：

id	category	categoryIndex
0	a	0.0
1	b	2.0
2	c	1.0
3	a	0.0
4	a	0.0
5	c	1.0

可以看到出现次数最多的"a"，索引为0；次数最少的"b"索引为2。

针对训练集中没有出现的字符串值，spark提供了几种处理的方法：

error，直接抛出异常
skip，跳过该样本数据
keep，使用一个新的最大索引，来表示所有未出现的值

下面是基于Spark MLlib 2.2.0的代码样例：

package xingoo.ml.features.tranformer

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer

object StringIndexerTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("string-indexer").getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    val df = spark.createDataFrame(
      Seq((0, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (3, "a"), (4, "a"), (5, "c"))
    ).toDF("id", "category")

    val df1 = spark.createDataFrame(
      Seq((0, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (3, "a"), (4, "e"), (5, "f"))
    ).toDF("id", "category")

    val indexer = new StringIndexer()
      .setInputCol("category")
      .setOutputCol("categoryIndex")
      .setHandleInvalid("keep") //skip keep error

    val model = indexer.fit(df)

    val indexed = model.transform(df1)
    indexed.show(false)
  }
}

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得到的结果为：

+---+--------+-------------+
|id |category|categoryIndex|
+---+--------+-------------+
|0  |a       |0.0          |
|1  |b       |2.0          |
|2  |c       |1.0          |
|3  |a       |0.0          |
|4  |e       |3.0          |
|5  |f       |3.0          |
+---+--------+-------------+

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IndexToString 索引转字符串

这个索引转回字符串要搭配前面的StringIndexer一起使用才行：

package xingoo.ml.features.tranformer

import org.apache.spark.ml.attribute.Attribute
import org.apache.spark.ml.feature.{IndexToString, StringIndexer}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object IndexToString2 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("dct").getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    val df = spark.createDataFrame(Seq(
      (0, "a"),
      (1, "b"),
      (2, "c"),
      (3, "a"),
      (4, "a"),
      (5, "c")
    )).toDF("id", "category")

    val indexer = new StringIndexer()
      .setInputCol("category")
      .setOutputCol("categoryIndex")
      .fit(df)
    val indexed = indexer.transform(df)

    println(s"Transformed string column '${indexer.getInputCol}' " +
      s"to indexed column '${indexer.getOutputCol}'")
    indexed.show()

    val inputColSchema = indexed.schema(indexer.getOutputCol)
    println(s"StringIndexer will store labels in output column metadata: " +
      s"${Attribute.fromStructField(inputColSchema).toString}\n")

    val converter = new IndexToString()
      .setInputCol("categoryIndex")
      .setOutputCol("originalCategory")

    val converted = converter.transform(indexed)

    println(s"Transformed indexed column '${converter.getInputCol}' back to original string " +
      s"column '${converter.getOutputCol}' using labels in metadata")
    converted.select("id", "categoryIndex", "originalCategory").show()
  }
}

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得到的结果如下：

Transformed string column 'category' to indexed column 'categoryIndex'
+---+--------+-------------+
| id|category|categoryIndex|
+---+--------+-------------+
|  0|       a|          0.0|
|  1|       b|          2.0|
|  2|       c|          1.0|
|  3|       a|          0.0|
|  4|       a|          0.0|
|  5|       c|          1.0|
+---+--------+-------------+

StringIndexer will store labels in output column metadata: {"vals":["a","c","b"],"type":"nominal","name":"categoryIndex"}

Transformed indexed column 'categoryIndex' back to original string column 'originalCategory' using labels in metadata
+---+-------------+----------------+
| id|categoryIndex|originalCategory|
+---+-------------+----------------+
|  0|          0.0|               a|
|  1|          2.0|               b|
|  2|          1.0|               c|
|  3|          0.0|               a|
|  4|          0.0|               a|
|  5|          1.0|               c|
+---+-------------+----------------+

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使用问题

假如处理的过程很复杂，重新生成了一个DataFrame，此时想要把这个DataFrame基于IndexToString转回原来的字符串怎么办呢? 先来试试看：

package xingoo.ml.features.tranformer

import org.apache.spark.ml.feature.{IndexToString, StringIndexer}
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object IndexToString3 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("dct").getOrCreate()
    spark.sparkContext.setLogLevel("WARN")

    val df = spark.createDataFrame(Seq(
      (0, "a"),
      (1, "b"),
      (2, "c"),
      (3, "a"),
      (4, "a"),
      (5, "c")
    )).toDF("id", "category")

    val df2 = spark.createDataFrame(Seq(
      (0, 2.0),
      (1, 1.0),
      (2, 1.0),
      (3, 0.0)
    )).toDF("id", "index")

    val indexer = new StringIndexer()
      .setInputCol("category")
      .setOutputCol("categoryIndex")
      .fit(df)
    val indexed = indexer.transform(df)

    val converter = new IndexToString()
      .setInputCol("categoryIndex")
      .setOutputCol("originalCategory")

    val converted = converter.transform(df2)
    converted.show()
  }
}

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运行后发现异常：

18/07/05 20:20:32 INFO StateStoreCoordinatorRef: Registered StateStoreCoordinator endpoint
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Field "categoryIndex" does not exist.
    at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:266)
    at org.apache.spark.sql.types.StructType$$anonfun$apply$1.apply(StructType.scala:266)
    at scala.collection.MapLike$class.getOrElse(MapLike.scala:128)
    at scala.collection.AbstractMap.getOrElse(Map.scala:59)
    at org.apache.spark.sql.types.StructType.apply(StructType.scala:265)
    at org.apache.spark.ml.feature.IndexToString.transformSchema(StringIndexer.scala:338)
    at org.apache.spark.ml.PipelineStage.transformSchema(Pipeline.scala:74)
    at org.apache.spark.ml.feature.IndexToString.transform(StringIndexer.scala:352)
    at xingoo.ml.features.tranformer.IndexToString3$.main(IndexToString3.scala:37)
    at xingoo.ml.features.tranformer.IndexToString3.main(IndexToString3.scala)

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这是为什么呢？跟随源码来看吧！

源码剖析

首先我们创建一个DataFrame，获得原始数据：

val df = spark.createDataFrame(Seq(
      (0, "a"),
      (1, "b"),
      (2, "c"),
      (3, "a"),
      (4, "a"),
      (5, "c")
    )).toDF("id", "category")

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然后创建对应的StringIndexer：

val indexer = new StringIndexer()
      .setInputCol("category")
      .setOutputCol("categoryIndex")
      .setHandleInvalid("skip")
      .fit(df)

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这里面的fit就是在训练转换器了，进入fit()：

override def fit(dataset: Dataset[_]): StringIndexerModel = {
    transformSchema(dataset.schema, logging = true)
    // 这里针对需要转换的列先强制转换成字符串，然后遍历统计每个字符串出现的次数
    val counts = dataset.na.drop(Array($(inputCol))).select(col($(inputCol)).cast(StringType))
      .rdd
      .map(_.getString(0))
      .countByValue()
    // counts是一个map，里面的内容为{a->3, b->1, c->2}
    val labels = counts.toSeq.sortBy(-_._2).map(_._1).toArray
    // 按照个数大小排序，返回数组，[a, c, b]
    // 把这个label保存起来，并返回对应的model（mllib里边的模型都是这个套路，跟sklearn学的）
    copyValues(new StringIndexerModel(uid, labels).setParent(this))
  }

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这样就得到了一个列表，列表里面的内容是[a, c, b]，然后执行transform来进行转换：

val indexed = indexer.transform(df)

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这个transform可想而知就是用这个数组对每一行的该列进行转换，但是它其实还做了其他的事情：

override def transform(dataset: Dataset[_]): DataFrame = {
    ...
    // --------
    // 通过label生成一个Metadata，这个很关键！！！
    // metadata其实是一个map，内容为：
    // {"ml_attr":{"vals":["a","c","b"],"type":"nominal","name":"categoryIndex"}}
    // --------
    val metadata = NominalAttribute.defaultAttr
      .withName($(outputCol)).withValues(filteredLabels).toMetadata()
    
    // 如果是skip则过滤一些数据
    ...
    
    // 下面是针对不同的情况处理转换的列，逻辑很简单
    val indexer = udf { label: String =>
      ...
      if (labelToIndex.contains(label)) {
          labelToIndex(label) //如果正常，就进行转换
        } else if (keepInvalid) {
          labels.length // 如果是keep，就返回索引的最大值（即数组的长度）
        } else {
          ... // 如果是error，就抛出异常
        }
    }

    // 保留之前所有的列，新增一个字段，并设置字段的StructField中的Metadata！！！！
    // 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！
    // 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！
    // 并设置字段的StructField中的Metadata！！！！
    
    filteredDataset.select(col("*"),
      indexer(dataset($(inputCol)).cast(StringType)).as($(outputCol), metadata))
  }

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看到了吗！关键的地方在这里，给新增加的字段的类型StructField设置了一个Metadata。这个Metadata正常都是空的{}，但是这里设置了metadata之后，里面包含了label数组的信息。

接下来看看IndexToString是怎么用的，由于IndexToString是一个Transformer，因此只有一个trasform方法：

override def transform(dataset: Dataset[_]): DataFrame = {
    transformSchema(dataset.schema, logging = true)
    val inputColSchema = dataset.schema($(inputCol))
    
    // If the labels array is empty use column metadata
    // 关键是这里：
    // 如果IndexToString设置了labels数组，就直接返回；
    // 否则，就读取了传入的DataFrame的StructField中的Metadata
    val values = if (!isDefined(labels) || $(labels).isEmpty) {
      Attribute.fromStructField(inputColSchema)
        .asInstanceOf[NominalAttribute].values.get
    } else {
      $(labels)
    }

    // 基于这个values把index转成对应的值
    val indexer = udf { index: Double =>
      val idx = index.toInt
      if (0 <= idx && idx < values.length) {
        values(idx)
      } else {
        throw new SparkException(s"Unseen index: $index ??")
      }
    }
    val outputColName = $(outputCol)
    dataset.select(col("*"),
      indexer(dataset($(inputCol)).cast(DoubleType)).as(outputColName))
  }

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了解StringIndexer和IndexToString的原理机制后，就可以作出如下的应对策略了。

1 增加StructField的MetaData信息

 val df2 = spark.createDataFrame(Seq(
      (0, 2.0),
      (1, 1.0),
      (2, 1.0),
      (3, 0.0)
    )).toDF("id", "index").select(col("*"),col("index").as("formated_index", indexed.schema("categoryIndex").metadata))

    val converter = new IndexToString()
      .setInputCol("formated_index")
      .setOutputCol("origin_col")

    val converted = converter.transform(df2)
    converted.show(false)

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+---+-----+--------------+----------+
|id |index|formated_index|origin_col|
+---+-----+--------------+----------+
|0  |2.0  |2.0           |b         |
|1  |1.0  |1.0           |c         |
|2  |1.0  |1.0           |c         |
|3  |0.0  |0.0           |a         |
+---+-----+--------------+----------+

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2 获取之前StringIndexer后的DataFrame中的Label信息

    val df3 = spark.createDataFrame(Seq(
      (0, 2.0),
      (1, 1.0),
      (2, 1.0),
      (3, 0.0)
    )).toDF("id", "index")

    val converter2 = new IndexToString()
      .setInputCol("index")
      .setOutputCol("origin_col")
      .setLabels(indexed.schema("categoryIndex").metadata.getMetadata("ml_attr").getStringArray("vals"))

    val converted2 = converter2.transform(df3)
    converted2.show(false)

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+---+-----+----------+
|id |index|origin_col|
+---+-----+----------+
|0  |2.0  |b         |
|1  |1.0  |c         |
|2  |1.0  |c         |
|3  |0.0  |a         |
+---+-----+----------+

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两种方法都能得到正确的输出。

完整的代码可以参考github链接：

https://github.com/xinghalo/spark-in-action/blob/master/src/xingoo/ml/features/tranformer/IndexToStringTest.scala

最终还是推荐详细阅读官方文档，不过官方文档真心有些粗糙，想要了解其中的原理，还是得静下心来看看源码。

转自：Spark MLlib特征处理之 StringIndexer、IndexToString使用说明以及源码剖析 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

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