如何在Spark中将pandas的DataFrame转换为DataFrame或LabeledPoint？

Question

据我所知，在处理spark数据帧时，您需要直接导入任何数据源作为spark数据帧。 在我的情况下，我需要使用pandas函数来吹灭表并创建虚拟变量。 所以我在读取数据后在我的.map（）函数中使用此函数。

def parsePoint(line):
    listmp = list(line.split('\t'))
    dataframe = pd.DataFrame(pd.get_dummies(listmp[1:]).sum()).transpose()
    dataframe.insert(0, 'status', dataframe['accepted'])
    if 'NULL' in dataframe.columns:
        dataframe = dataframe.drop('NULL', axis=1)  
    if '' in dataframe.columns:
        dataframe = dataframe.drop('', axis=1)  
    if 'rejected' in dataframe.columns:
        dataframe = dataframe.drop('rejected', axis=1)  
    if 'accepted' in dataframe.columns:
        dataframe = dataframe.drop('accepted', axis=1)  
    return dataframe 

我的.reduce（）函数是这样的：

parsedData = data.map(parsePoint).reduce(lambda a, b: a.append(b)).fillna(0)

它给了我我想要的东西，但现在我需要将这个重组的pandas数据帧放到labeledPoints中，以便我可以将它与MLlib算法一起使用。 如何执行与.toPandas（）函数相反的操作并将pandas转换为spark dataframe或labeledPoint？

Answer 1

sqlContext.createDataFrame(PANDASDATA)