data_df是一个DataFrame对象，包含四列：season、us_viewers、imdb_rating和total_votes。season为整数类型，按照season进行分组聚合，然后计算出其他三列的平均值

好的，你可以使用Spark SQL对DataFrame进行操作。示例代码如下：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 读取数据并创建DataFrame对象
val data_df = spark.read.csv("data.csv").toDF("season", "us_viewers", "imdb_rating", "total_votes")

// 将season列转换为整数类型
val data_int_df = data_df.withColumn("season", col("season").cast("int"))

// 按照season进行分组聚合，并计算其他三列的平均值
val result_df = data_int_df.groupBy("season").agg(avg("us_viewers"), avg("imdb_rating"), avg("total_votes"))

// 输出结果
result_df.show()

这段代码首先将DataFrame中的season列转换为整数类型，然后使用groupBy函数按照season进行分组聚合，并使用agg函数计算其他三列的平均值。最后使用show函数输出结果。

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val season_df = data_df.select(data_df("season").cast("int"), data_df("us_viewers").cast("int"),data_df("imdb_rating").cast("float") ,data_df("total_votes").cast("int"))

这段代码是使用Scala语言对DataFrame进行操作，其中data_df是一个DataFrame对象，包含四列：season、us_viewers、imdb_rating和total_votes。这段代码使用select函数选取了四列，并通过cast函数将其转换为指定的数据类型，例如将season列转换为整数类型，us_viewers列转换为整数类型，imdb_rating列转换为浮点数类型，total_votes列转换为整数类型。这样做是为了保证后续计算的准确性。

def transform(self, df: DataFrame) -> DataFrame: """ add audit col to dataframe :param df: :return: """ param_dict = { "job_id": self.config.job_id, "batch_id": self.config.batch_id, "data_source_name": self.config.data_source_name, "table_full_name": self.config.table_full_name, "audit_created_usr": "airflow_user", "audit_updated_usr": "airflow_user", "audit_src_sys_name": "SAP_X79_EDWS" } if "audit_created_usr" in df.columns: df = DataSink_with_audit(self.spark).update_audit_columns(df, param_dict) else: df = DataSink_with_audit(self.spark).add_audit_columns(df, param_dict) return df

这段代码实现了一个 DataFrame 数据的转换方法，主要是在 DataFrame 中添加了一列用于审计的信息。

具体来说，代码首先通过 `self.config` 中的信息生成了一个参数字典 `param_dict`，用于存储审计相关的信息，比如 job_id、batch_id、data_source_name 等。然后，代码判断 DataFrame 中是否已经存在了审计相关的列，如果存在，则调用 `DataSink_with_audit` 类中的 `update_audit_columns` 方法，将参数字典 `param_dict` 中的信息更新到 DataFrame 中的审计列中。如果不存在，则调用 `DataSink_with_audit` 类中的 `add_audit_columns` 方法，为 DataFrame 添加一个审计列，并将参数字典 `param_dict` 中的信息填充到该列中。

最后，代码返回经过转换后的 DataFrame。