anq">我有一个带有列
column的数据帧df，我想将column转换为向量（例如DenseVector），以便我可以在向量和矩阵乘积中使用它。
当心：我不需要一列向量;我需要一个矢量对象。
怎么做？
我发现了vectorAssembler函数（链接），但这对我没有帮助，因为它将一些 DataFrame 列转换为矢量列，这仍然是 DataFrame 列;我想要的输出应该是矢量。
关于这个问题的目标：为什么我要尝试将 DF 列转换为向量？假设我有一个带有数字列的 DF，我需要计算矩阵和此列之间的乘积。我怎样才能做到这一点？（DF 数字行也是如此。欢迎任何替代方法。
如何：
DenseVector(df.select("column_name").rdd.map(lambda x: x[0]).collect())
但这在任何实际场景中都没有意义。
Spark Vectors不是分布式的，因此仅当数据适合一个（驱动程序）节点的内存时才适用。如果是这种情况，则不会使用 Spark DataFrame 进行处理。