pyspark dataframe 转置怎么弄

可以使用`pivot`函数来实现Pyspark DataFrame的转置。具体步骤如下：

1. 首先，需要将需要转置的列作为行索引，将需要保留的列作为列索引。可以使用`groupBy`和`agg`函数分组并聚合数据，以得到转置后的结果。

2. 使用`pivot`函数来将列索引转换为行索引，将行索引转换为列索引。

以下是示例代码：

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *

# 创建一个示例DataFrame
data = [("Alice", "Math", 80), ("Alice", "English", 75), ("Bob", "Math", 90), ("Bob", "English", 80)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Subject", "Score"])

# 使用groupBy和agg函数分组并聚合数据
pivoted = df.groupBy("Name").pivot("Subject").agg(first("Score"))

# 显示转置后的结果
pivoted.show()

这将输出以下结果：

+-----+-----+-------+
| Name|English|   Math|
+-----+-------+-------+
|Alice|     75|     80|
|  Bob|     80|     90|
+-----+-------+-------+

在这个示例中，我们将“Name”列作为行索引，将“Subject”列作为列索引，将“Score”列作为值。`agg`函数使用`first`函数来聚合数据，以保留每个分组中的第一个值。然后，我们使用`pivot`函数将列索引转换为行索引，将行索引转换为列索引，从而得到转置后的结果。