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。

df.apply(pd.Series.explode).reset_index(frop=True)

`df.apply(pd.Series.explode)` 是 pandas 库中的一个操作，它用于处理 DataFrame 中嵌套的数据结构（如列表或数组），将嵌套的数据展开成单层。这个方法会沿着指定的列应用 `pd.Series.explode()` 函数。

`pd.Series.explode()` 方法的作用是将 Series 对象中每个元素如果是列表或其他可迭代对象，将其扩展为一行，原索引变为新行的多级索引。

`reset_index(drop=True)` 则是对结果DataFrame进行重新索引，其中 `drop=True` 参数表示丢弃原来的索引列，将其设置为默认从0开始的新索引。

下面是一个简单的示例来说明这个过程：

假设我们有一个 DataFrame `df`，其中某个列 `column_with_lists` 存储的是嵌套的列表：

import pandas as pd

# 原始 DataFrame 示例
data = {
    "A": [[1, 2], [3, 4]],
    "B": ["foo", "bar"],
    "C": [5, 6]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 应用 explode 和 reset_index
exploded_df = df.apply(lambda x: pd.Series(x), axis=1).explode('A').reset_index(drop=True)

在这个例子中，`apply()` 沿着列 `A` 应用，`pd.Series(x)` 将每一项转换为单独的 Series，然后 `explode('A')` 展开这些列表，最后 `reset_index(drop=True)` 重置并删除原始的行索引。