要根据车的类型从三个不同的DataFrame（df1, df2, df3）中，根据其中transtime这一列，以五分钟为颗粒度，提取不同df中的数据

为了根据`transtime`列以五分钟为颗粒度提取不同DataFrame（假设它们都有相同的列结构，包括`transtime`和车辆类型）的数据，你可以按照以下步骤操作：

1. 安装必要的库[^1]，如pandas和PyArrow，如果还没有安装的话：

   pip install pandas pyarrow

2. 对于每个DataFrame `df1`, `df2`, 和 `df3`，创建一个pandas DataFrame，因为pandas UdF与pandas Series有更好的集成：

   def create_time_granularity_series(transtime_column):
       return pd.cut(transtime_column, bins=pd.interval_range(start=df1['transtime'].min(), end=df1['transtime'].max(), freq='5T'))

   new_func1 = create_time_granularity_series.pandas_udf(returnType=pd.IntervalIndex)

   df1_with_granularity = df1.withColumn('time_granularity', new_func1(df1['transtime']))

3. 重复此过程对其他DataFrame `df2` 和 `df3`。

4. 现在你可以按时间粒度分组并聚合数据，例如计算每段时间内的车辆类型数量：

   grouped_df1 = df1_with_granularity.groupBy('time_granularity').agg({'type_column': 'count'})
   grouped_df2 = df2_with_granularity.groupBy('time_granularity').agg({'type_column': 'count'})
   grouped_df3 = df3_with_granularity.groupBy('time_granularity').agg({'type_column': 'count'})

   combined_data = grouped_df1.union(grouped_df2).union(grouped_df3)

其中`type_column`是车辆类型的列名。