Pyspark convertit RowMatrix en DataFrame ou RDD

Question

J'ai un square pyspark RowMatrix qui ressemble à ceci :

>>> 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...})

Je voudrais courir pyspark.ml.feature.PCA mais son fit() ne prend en compte qu'un DataFrame . Existe-t-il un moyen de convertir cette RowMatrix en un DataFrame ?

Ou existe-t-il une meilleure façon de procéder ?

Answer 1

Úsalo:

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