Pyspark將RowMatrix轉換為DataFrame或RDD

Question

我有一個方形的pyspark RowMatrix ，看起來像這樣：

>>> 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...})

我想運行pyspark.ml.feature.PCA ，但它的fit()方法只接受一個DataFrame 。 有沒有辦法將此RowMatrix轉換為DataFrame ？

或者有更好的方法嗎？

Answer 1

使用：

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