pyspark.ml管道：基本预处理任务是否需要自定义转换器？

我想说这主要是基于意见的，尽管它看起来不必要地冗长，并且Python

Transformers

Pipeline

还值得指出的是，您可以轻松实现此处的所有功能

SQLTransformer

from pyspark.ml.feature import SQLTransformerdef column_selector(columns):    return SQLTransformer(        statement="SELECT {} FROM __THIS__".format(", ".join(columns))    )

要么

def na_dropper(columns):    return SQLTransformer(        statement="SELECT * FROM __THIS__ WHERe {}".format( " AND ".join(["{} IS NOT NULL".format(x) for x in columns])        )    )

稍加努力，您就可以将SQLAlchemy与Hive方言结合使用来避免手写SQL。