当我使用pyspark.ml.feature中的RegexTokenizer对数据框中的句子列进行标记以查找所有单词字符时,我得到的结果与python re 包用于同一句子。这是示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import RegexTokenizer
spark = SparkSession.builder \
.master("local") \
.appName("Word list") \
.getOrCreate()
df = spark.createDataFrame(data = [["Hi there, I have a question about RegexTokenizer, Could you
please help me..."]], schema = ["Sentence"])
regexTokenizer = RegexTokenizer(inputCol="Sentence", outputCol="letters", pattern="\\w")
df = regexTokenizer.transform(df)
df.first()['letters']
这将提供以下输出:
[' ', ', ', ' ', ' ', ' ', ' ', ' ', ', ', ' ', ' ', ' ', ' ', '...']
另一方面,如果我在同一句子上使用re模块,并使用相同的模式来匹配字母,请在此处使用此代码:
import re
sentence = "Hi there, I have a question about RegexTokenizer, could you
please help me..."
letters_list = re.findall("\\w", sentence)
print(letters_list)
我根据正则表达式模式获得所需的输出:
['H', 'i', 't', 'h', 'e', 'r', 'e', 'I', 'h', 'a', 'v', 'e', 'a',
'q', 'u', 'e', 's', 't', 'i', 'o', 'n', 'a', 'b', 'o', 'u', 't',
'R', 'e', 'g', 'e', 'x', 'T', 'o', 'k', 'e', 'n', 'i', 'z', 'e',
'r', 'c', 'o', 'u', 'l', 'd', 'y', 'o', 'u', 'p', 'l', 'e', 'a',
's', 'e', 'h', 'e', 'l', 'p', 'm', 'e']
我还发现我需要在pySpark中使用\ W而不是\ w来解决此问题。为什么会有这种差异?还是我误解了RegexTokenizer中pattern参数的用法?
gaps
的参数。在一种模式下,正则表达式匹配间隙(true
,是默认值),在另一种模式下,它匹配标记(而非间隙,false
)。尝试将其手动设置为所需的值:在您的情况下为gaps = false
。