我正在对数据框架进行逻辑回归分析，由于Spark中的逻辑回归函数不接受分类变量，因此我需要对其进行转换。

我使用了字符串索引器转换器。

indexer=StringIndexer(inputCol="classname",outputCol="ClassCategory")

我想将这个转换后的列添加回数据框架中。但是，df.withColumn方法不允许我这样做，因为indexer对象不是一个列。

有没有办法进行转换并添加列呢？

回答：

正如Spark ML文档中的示例所示，您可以尝试以下方法：

// 原数据在"df"中
indexer = StringIndexer(inputCol="classname",outputCol="ClassCategory")
indexed = indexer.fit(df).transform(df)
indexed.show()

indexed对象将是一个包含名为”ClassCategory”的新列的数据框架（该名称是作为outputCol传递的）。