转化为SQL语句 c_df = c_df.select(col('business_id'), explode(split(col('checkin_dates'), ',')).alias('datetime')) \ .groupBy('business_id') \ .agg(count('business_id').alias('打卡数')) \ .orderBy(col('打卡数').desc())

这段代码的功能是将一个包含商家ID和打卡日期列表的DataFrame转换为另一个DataFrame，其中每个商家ID对应着该商家的打卡数量。

以下是SQL语句的转换：

SELECT business_id, COUNT(*) AS 打卡数
FROM (
  SELECT business_id, explode(split(checkin_dates, ',')) AS datetime
  FROM c_df
) subquery
GROUP BY business_id
ORDER BY 打卡数 DESC

其中，`explode`函数将一个包含多个元素的数组转换成多行，`split`函数将一个字符串按照指定分隔符拆分成数组。`subquery`是一个子查询，它将原始数据展开成多行，然后再按照商家ID进行分组统计打卡数量。最后，按照打卡数量从高到低进行排序。

相关问题

val desc_df = data_df.select(data_df("desc"))

这段代码是使用Spark DataFrame API从一个名为`data_df`的DataFrame中选择一个名为`desc`的列，并将结果存储到一个名为`desc_df`的DataFrame中。

具体来说，`data_df("desc")`是一个`Column`对象，它代表了`data_df`中的`desc`列。然后，我们使用`select`方法选择了这个`Column`对象，并将结果存储到一个新的DataFrame中。

可以注意到，这个代码并没有对`desc`列中的数据进行任何处理，仅仅是选择了这个列。如果你想对`desc`列中的数据进行操作，你需要使用DataFrame API中的其他方法，如`split`、`explode`、`groupBy`和`count`等方法。

希望这个回答能够回答你的问题。

pandas.melt(frame, id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None, ignore_index=True)在pyspark的同例

在PySpark中，没有直接对应于Pandas中`melt`函数的内置函数。但我们可以使用一些PySpark的转换操作来实现相似的功能。

下面是一个示例代码，演示如何在PySpark中实现类似于Pandas中`melt`函数的功能：

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

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例数据框
df = spark.createDataFrame([(1, 2, 3), (4, 5, 6)], ['id', 'col1', 'col2'])

# 定义需要保留的id_vars
id_vars = ['id']

# 定义需要进行转换的value_vars
value_vars = ['col1', 'col2']

# 使用explode函数进行转换
df_melted = df.select(id_vars + [explode(col).alias('variable', 'value') for col in value_vars])

# 重命名列名
df_melted = df_melted.selectExpr(*[f"`variable` as {var_name or 'variable'}`, value as {value_name or 'value'}`" for var_name, value_name in zip(id_vars + ['variable'], [var_name] + [value_name])])

df_melted.show()

在上面的示例中，我们使用`explode`函数将`col1`和`col2`列展开为多行，并将展开后的结果命名为`variable`和`value`。然后使用`selectExpr`函数来重命名列名，将保留的id变量和展开后的变量合并为一个结果数据框。

请注意，根据你的需求，你可以根据具体的情况来调整代码中的变量和列名。

希望这能满足你的需求！如果有任何进一步的问题，请随时提问。