StringIndexer
StringIndexer将一串字符串标签编码为一列标签索引。这些索引范围是[0, numLabels)按照标签频率排序，因此最频繁的标签获得索引0。如果用户选择保留它们，那么看不见的标签将被放在索引numLabels处。如果输入列是数字，我们将其转换为字符串值并将为其建索引。当下游管道组件（例如Estimator或 Transformer使用此字符串索引标签）时，必须将组件的输入列设置为此字符串索引列名称。在许多情况下，您可以使用设置输入列setInputCol。
例1， 假如我们有下面的DataFrame，带有id和category列：
Id | category |
0 | a |
1 | b |
2 | c |
3 | a |
4 | a |
5 | c |
对着个Dataframe使用StringIndexer，输入列式category，categoryIndex作为输出列，得到如下值：
Id | Category | CategoryIndex |
0 | a | 0.0 |
1 | b | 2.0 |
2 | c | 1.0 |
3 | a | 0.0 |
4 | a | 0.0 |
5 | c | 1.0 |
字符a，索引值是0，原因是a出现的频率最高，接着就是c：1，b：2。
另外，对于不可见的标签，StringIndexer有是三种处理策略：
1， 抛出异常，这是默认行为
2， 跳过不可见的标签
3， 把不可见的标签，标记为numLabels(这个是无用的)。
还用上面的例子，数据如下：
Id | Category |
0 | a |
1 | b |
2 | c |
3 | a |
4 | a |
5 | c |
6 | d |
7 | e |
如果你没有设置StringIndexer如何处理这些不可见的词，或者设置为了error，他将会抛出一个异常。然而，你如果设置setHandleInvalid("skip")，将会得到如下结果：
Id | Category | CategoryIndex |
0 | a | 0.0 |
1 | b | 2.0 |
2 | c | 1.0 |
注意，包含d,e的行并没有出现。
如果，调用setHandleInvalid("keep")，会得到下面的结果：
Id | Category | CategoryIndex |
0 | a | 0.0 |
1 | b | 2.0 |
2 | c | 1.0 |
3 | d | 3.0 |
4 | e | 3.0 |
注意，d，e获得的索引值是3.0
代码用例如下：
import org.apache.spark.ml.feature.StringIndexer
val df = spark.createDataFrame(
Seq((0, "a"), (1, "b"), (2, "c"), (3, "a"), (4, "a"), (5, "c"))
).toDF("id", "category")
val indexer = new StringIndexer()
.setInputCol("category")
.setOutputCol("categoryIndex")
val indexed = indexer.fit(df).transform(df)
indexed.show()IndexToString
对称地StringIndexer，IndexToString将一列标签索引映射回包含作为字符串的原始标签的列。一个常见的用例是从标签生成索引StringIndexer，用这些索引对模型进行训练，并从预测索引列中检索原始标签IndexToString。但是，您可以自由提供自己的标签。
例如，假如我们有dataframe格式如下：
Id | CategoryIndex |
0 | 0.0 |
1 | 2.0 |
2 | 1.0 |
3 | 0.0 |
4 | 0.0 |
5 | 1.0 |
使用IndexToString 并且使用categoryIndex作为输入列，originalCategory作为输出列，可以检索到原始标签如下：
Id | originalCategory | CategoryIndex |
0 | a | 0.0 |
1 | b | 2.0 |
2 | c | 1.0 |
3 | a | 0.0 |
4 | a | 0.0 |
5 | c | 1.0 |
代码案例如下：
import org.apache.spark.ml.attribute.Attribute
import org.apache.spark.ml.feature.{IndexToString, StringIndexer}
val df = spark.createDataFrame(Seq(
(0, "a"),
(1, "b"),
(2, "c"),
(3, "a"),
(4, "a"),
(5, "c")
)).toDF("id", "category")
val indexer = new StringIndexer()
.setInputCol("category")
.setOutputCol("categoryIndex")
.fit(df)
val indexed = indexer.transform(df)
println(s"Transformed string column '${indexer.getInputCol}' " +
s"to indexed column '${indexer.getOutputCol}'")
indexed.show()
val inputColSchema = indexed.schema(indexer.getOutputCol)
println(s"StringIndexer will store labels in output column metadata: " +
s"${Attribute.fromStructField(inputColSchema).toString} ")
val converter = new IndexToString()
.setInputCol("categoryIndex")
.setOutputCol("originalCategory")
val converted = converter.transform(indexed)
println(s"Transformed indexed column '${converter.getInputCol}' back to original string " +
s"column '${converter.getOutputCol}' using labels in metadata")
converted.select("id", "categoryIndex", "originalCategory").show()
