有一些医生在解释基础知识。然而，这是相当赤裸裸的。
对。数字代表词汇索引中的单词。但是，频率向量中的顺序与令牌向量中的顺序不对应。 airline, bag, vintage 在两行中，因此它们对应于索引[2,6328]。但你不能依赖同样的顺序。
行数据类型是sparsevector。第一个数组显示索引，第二个数组显示值。
例如

vector[328] 
   => 1.0

Map可以如下所示：

vocabulary
airline 328
bag 6
vintage 2

Frequencies
2734, [2, 6 ,328], [99, 5, 7]

# counts

vintage x 99
bag x 5
airline 7

为了找回单词，你可以在词汇表中进行查找。这需要广播给不同的工人。您可能还希望将每个文档的计数分解为单独的行。
这里有一些 python 代码片段，用于使用自定义项将每个文档的前25个常用词提取到单独的行中，并计算每个词的平均值

import pyspark.sql.types as T
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import Row

vocabulary = sc.broadcast(fittedCV.vocabulary)

def _top_scores(v):
    # create count tuples for each index(i) in a vector(v)
    # `.item()` is used, because in python the count value is a numpy datatype, in `scala` it will be just double 

    counts = [Row(i=i.item(),count=v[i.item()].item()) for i in v.indices]
    # => [Row(i=2, count=30, Row(i=362, count=40)]

    # return 25 top count rows
    counts = sorted(counts, reverse=True, key=lambda x: x.count)
    return counts[:25]

top_scores = F.udf(_top_scores, T.ArrayType(T.StructType().add('i', T.IntegerType()).add('count', T.DoubleType())))                  
vec_to_word = F.udf(_vecToWord, T.StringType())

def _vecToWord(i):
    return vocabulary.value[i]

res = df.withColumn('word_count', explode(top_scores('Frequencies')))
=>
+-----+-----+----------+ 
doc_id, ..., word_count
             (i,  count)
+-----+-----+----------+
4711, ...,   (2, 30.0)
4711, ...,   (362, 40.0)
+-----+-----+----------+

res = res \
    .groupBy('word_count.i').agg( \
        avg('word_count.count').alias('mean')
    .orderBy('mean', ascending=False)

res = res.withColumn('token', vec_to_word('i')) 

=>
+---+---------+----------+ 
 i,   token,    mean
+---+---------+----------+ 
 2,   vintage,  15
 328, airline,  30  

+--+----------+----------+