Spark SQL DataFrame操作 怎么打印出数据集中有多少条记录，有多少个用户，有多少件商品，有多少个的代码商品类别，记录了多少个日期的数据。

你可以使用以下代码来分别统计数据集中的记录条数、用户数量、商品数量、商品类别数量和日期数量：

# 导入必要的库
from pyspark.sql.functions import countDistinct

# 统计记录条数
num_records = df.count()
print("记录条数：", num_records)

# 统计用户数量
num_users = df.select("user_id").distinct().count()
print("用户数量：", num_users)

# 统计商品数量
num_items = df.select("item_id").distinct().count()
print("商品数量：", num_items)

# 统计商品类别数量
num_categories = df.select("category").distinct().count()
print("商品类别数量：", num_categories)

# 统计日期数量
num_dates = df.select("date").distinct().count()
print("日期数量：", num_dates)

其中，`df` 是你的 DataFrame 对象。通过使用 `count()` 函数、`distinct()` 函数和 `countDistinct()` 函数，你可以分别计算出每个指标的数量。