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数据元数据 (SPSS Modeler)
Last updated: 2024年10月07日
本节描述如何根据 pyspark.sql.StructField 来设置数据模型属性。
spss.datamodel.Role 对象
这个类枚举数据模型中每个字段的有效角色。
BOTH：指出该字段可以是前提条件或结果。
FREQWEIGHT：指出该字段用作频率权重，不会显示给用户。
INPUT：指出该字段是预测变量或前提条件。
NONE：指出该字段不会在建模期间直接使用。
TARGET：指出该字段是预测而得，或者是结果。
PARTITION：指出该字段用于识别数据分区。
RECORDID：指出该字段用于识别记录标识。
SPLIT：指出该字段用于拆分数据。
spss.datamodel.Measure 对象
这个类枚举数据模型中字段的测量级别。
UNKNOWN：指出测量类型未知。
CONTINUOUS：指出测量类型为连续。
NOMINAL：指出测量类型为名义。
FLAG：指出字段值是两个值中的一个。
DISCRETE：指出字段值应解释为值集合。
ORDINAL：指出测量类型为有序。
TYPELESS：指出该字段可以包含任何与其存储方式兼容的值。
pyspark.sql.StructField 对象
表示
StructType 中的字段。 StructField 对象是由 4 个字段组成：name (string)：StructField的名称dataType (pyspark.sql.DataType)：特定数据类型nullable (bool)：指出StructField的值是否可以包含None值metadata (dictionary)：Python 字典，用于存储选项属性
可以使用元数据字典实例来存储特定字段的 measure、role 或 label 属性。 这些属性的关键字如下所示：
measure：measure属性的关键字role：role属性的关键字displayLabel：label属性的关键字
示例：
from spss.datamodel.Role import Role
from spss.datamodel.Measure import Measure
_metadata = {}
_metadata['measure'] = Measure.TYPELESS
_metadata['role'] = Role.NONE
_metadata['displayLabel'] = "field label description"
StructField("userName", StringType(), nullable=False,
metadata=_metadata)