要将 features 列转换为 Vector 类型以适用于 Spark ML 中的模型，首先需要将字符串类型的列表转换为数值型列表，然后再将其转换为 Spark ML 的 Vector 类型。可以使用 pyspark.ml.feature 中的 VectorAssembler，但首先我们需要将 features 列从字符串解析为数值列表。

以下是转换代码的步骤：

1. 将字符串转换为数值列表。
2. 使用 VectorAssembler 将列表转换为 Spark ML 可用的 Vector。

下面是具体实现：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, FloatType
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.linalg import Vectors

# 初始化 Spark session
spark = SparkSession.builder.appName("DataConversion").getOrCreate()

# 示例数据
data = [
    ("[-0.38475, 0.568]", "label1"),
    ("[0.645734, 0.699]", "label2")
]
df = spark.createDataFrame(data, ["features", "labels"])

# 定义 UDF，将字符串转换为浮点数列表
def parse_features(features_str):
    return [float(x) for x in features_str.strip("[]").split(",")]

parse_features_udf = udf(parse_features, ArrayType(FloatType()))

# 应用 UDF 将字符串转换为数值列表
df = df.withColumn("features_array", parse_features_udf(col("features")))

# 使用 VectorAssembler 将数值列表转换为 Vector
vector_assembler = VectorAssembler(inputCols=["features_array"], outputCol="features_vector")
df = vector_assembler.transform(df)

# 查看结果
df.select("features_vector", "labels").show(truncate=False)

结果

+-------------+-------+
|features_vector     | labels |
+-------------+-------+
|[-0.38475, 0.568]   | label1 |
|[0.645734, 0.699]   | label2 |
+-------------+-------+

说明

• parse_features_udf 函数用于将字符串转换为浮点数列表。
• VectorAssembler 将 features_array 列转换为 features_vector 列，features_vector 列现在是 Spark ML 可用的 Vector 格式，可以直接用作随机森林模型的输入。