PySpark dataframe我想实现将天数列和行为类型列聚合在一起，并算出每天不同的数据类型的总和代码怎么写

你可以使用PySpark的groupBy和pivot方法来实现该需求。代码样例如下：

from pyspark.sql.functions import sum

# 假设你有一个名为df的PySpark DataFrame，它包含列day、列behavior和列count
# 聚合天数列和行为类型列
grouped = df.groupBy("day").pivot("behavior").agg(sum("count"))

# 查看结果
grouped.show()

这将返回按天聚合的行为计数总和，每行表示一个不同的天数，每列表示一种不同的行为类型。如果某一天没有对应某种行为类型的数据，则对应的单元格将是null。