Python Kmeans使用DataFrame列

我有这样的想法：

wines = spark.table("dane_nowe_csv")
selected = wines.select("price")

价格是双倍的。 问题是如何将此“选定”类型转换为有效类型以用于：

clusters = KMeans.train(selected, 2, maxIterations=10, initializationMode="random")

我今天很多时候都在尝试这样做，我搜索了几十个主题，但总是有一些错误，我觉得有一些简单的方法可以做到这一点

wines = spark.table("dane_nowe_csv")
selected = wines.select("price").map(s => s.getAs[Vector])
clusters = KMeans.train(selected, 2, maxIterations=10,initializationMode="random")

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KMeans将rdd作为输入，而不是数据帧或列。

使用

DataFrames

不使用

pyspark.mllib.clustering.KMeans