Pyspark将RowMatrix转换为DataFrame或RDD

Question

我有一个方形的pyspark RowMatrix ，看起来像这样：

>>> row_mat.numRows()
100
>>> row_mat.numCols()
100
>>> row_mat.rows.first()
SparseVector(100, {0: 0.0, 1: 0.0018, 2: 0.1562, 3: 0.0342...})

我想运行pyspark.ml.feature.PCA ，但它的fit()方法只接受一个DataFrame 。 有没有办法将此RowMatrix转换为DataFrame ？

或者有更好的方法吗？

Answer 1

使用：

row_mat.rows.map(lambda x: (x, )).toDF()