pyspark dataframe根据商品类目ID 统计不同商品类目ID行为类型为pv的次数，并作为新的一行添加到dataframe上

好的，我了解您的问题。您可以使用以下代码来实现您的需求：

from pyspark.sql.functions import count, when

df = df.groupBy('商品类目ID') \
       .agg(count(when(df['行为类型'] == 'pv', True)).alias('pv次数'))

new_row = spark.createDataFrame([['新行', '', '', '', '', '', '', '']])

df = df.union(new_row)

# 可以使用 df.show() 来查看添加新行后的 dataframe

这个代码假设您的 pyspark dataframe 叫做 `df`，其中包含 `商品类目ID` 和 `行为类型` 两列。它首先使用 `groupBy()` 函数将 dataframe 按照 `商品类目ID` 进行分组，并使用 `count()` 函数来计算每个商品类目ID行为类型为'pv'的次数。然后，它创建一个新的 dataframe，包含一个空的新行，并将它添加到现有的 dataframe 中，使用 `union()` 函数。最后，您可以使用 `df.show()` 函数来查看添加新行后的 dataframe。

注意，如果您的 dataframe 中已经存在一个叫做 `新行` 的行，那么这个代码将添加一行与其完全相同的内容。