pyspark 计算皮尔逊相关系数


from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.stat import Correlationfrom pyspark.sql import SparkSessionspark= SparkSession\.builder \.appName("dataFrame") \.getOrCreate()
# # 导入类型
#from pyspark.sql.types import *data = [(Vectors.sparse(4, [(0, 1.0), (3, -2.0)]),),(Vectors.dense([4.0, 5.0, 0.0, 3.0]),),(Vectors.dense([6.0, 7.0, 0.0, 8.0]),),(Vectors.sparse(4, [(0, 9.0), (3, 1.0)]),)]
df = spark.createDataFrame(data, ["features"])r1 = Correlation.corr(df, "features").head()
print("Pearson correlation matrix:\n" + str(r1[0]))r2 = Correlation.corr(df, "features", "spearman").head()
print("Spearman correlation matrix:\n" + str(r2[0]))

Pearson correlation matrix:
DenseMatrix([[1.        , 0.05564149,        nan, 0.40047142],[0.05564149, 1.        ,        nan, 0.91359586],[       nan,        nan, 1.        ,        nan],[0.40047142, 0.91359586,        nan, 1.        ]])
Spearman correlation matrix:
DenseMatrix([[1.        , 0.10540926,        nan, 0.4       ],[0.10540926, 1.        ,        nan, 0.9486833 ],[       nan,        nan, 1.        ,        nan],[0.4       , 0.9486833 ,        nan, 1.        ]])

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