请根据给定的实验数据，在pyspark中通过编程来计算以下内容： (1)该系总共有多少学生； (2)该系共开设了多少门课程；

在Pyspark中处理实验数据并计算学生的总数和课程的数量，通常需要假设你有一个包含学生信息和课程信息的数据集。这里是一个简单的例子，我们假设你有两个DataFrame，`students`存储了学生信息，而`courses`存储了课程信息。

首先，我们需要对学生的数据进行汇总，统计总人数：

from pyspark.sql import SparkSession

# 假设 students DataFrame有字段 'student_id'
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
total_students = students.count()
print(f"该系总共有 {total_students} 学生")

对于课程数量，如果每个课程记录只包含一门课的信息（比如ID），那么直接计数即可：

course_counts = courses.select("course_id").distinct().count()
print(f"该系共开设了 {course_counts} 门课程")

如果你的数据集中每条课程记录包含了多个学生ID，那么你需要先关联两个表，并再次计算课程的唯一数量：

joined_data = students.join(courses, on="some_common_field", how='inner')  # 用共同字段连接
unique_courses = joined_data.groupBy("course_id").count().filter("count == 1")  # 只取每个课程只有一个记录的
course_counts = unique_courses.count()

这会返回每门课程只有一名学生的情况下的课程数量。如果课程可以有多名学生，`course_counts`将是重复课程数量。