如何反转pyspark dataframe

要反转Pyspark DataFrame，可以使用groupBy和pivot函数。

首先，使用groupBy函数将DataFrame按照需要反转的列进行分组。然后，使用pivot函数对分组后的数据进行反转操作。

下面是具体的步骤：

导入必要的Pyspark模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

创建一个示例DataFrame：

df = spark.createDataFrame([(1, 'A', 10), (1, 'B', 20), (2, 'A', 30), (2, 'B', 40)], ['id', 'category', 'value'])
df.show()

示例DataFrame的结构如下：

+---+--------+-----+
|id |category|value|
+---+--------+-----+
|1  |A       |10   |
|1  |B       |20   |
|2  |A       |30   |
|2  |B       |40   |
+---+--------+-----+

使用groupBy和pivot函数进行反转：

result = df.groupBy('id').pivot('category').agg(col('value'))
result.show()

反转后的DataFrame如下：

+---+----+----+
|id |A   |B   |
+---+----+----+
|1  |10  |20  |
|2  |30  |40  |
+---+----+----+

上述代码中，groupBy函数将DataFrame按照'id'列进行分组，pivot函数将'category'列中的值进行反转，最后使用agg函数对'category'列中的值进行聚合操作（这里使用了col('value')表示聚合函数），得到最终的反转结果。

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