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抱歉，我的上一条回答中的代码示例是使用Scala编写的，而不是Python。在Python中，您可以使用pyspark库来编写类似的SparkSQLDataFrame代码。

以下是Python中的代码示例，计算出有多少个用户购买了多次商品并使用购买用户数计算复购率：

# 假设您已经加载了购买记录数据并将其存储在一个名为"purchases"的SparkSQL DataFrame中
# purchases包含以下列：user_id, product_id, purchase_date

from pyspark.sql.functions import count, sum, col, countDistinct
from pyspark.sql.window import Window

# 通过聚合操作计算每个用户购买每种商品的次数
purchaseCounts = purchases.groupBy("user_id", "product_id").agg(count("*").alias("purchase_count"))

# 通过窗口函数计算每个用户购买多少次商品
userPurchaseCounts = purchaseCounts.withColumn("user_purchase_count", sum("purchase_count").over(Window.partitionBy("user_id")))

# 计算复购用户数
repeatUserCount = userPurchaseCounts.filter(col("user_purchase_count") > 1).agg(countDistinct("user_id")).collect()[0][0]

# 计算购买用户总数
totalUserCount = purchases.select("user_id").distinct().count()

# 计算复购率
repeatRate = repeatUserCount / totalUserCount

以上代码会计算出有多少个用户购买了多次商品，并使用购买用户数计算复购率。其中，使用了pyspark库中的聚合操作和窗口函数来计算每个用户购买每种商品的次数和每个用户购买多少次商品。最后，通过过滤和聚合操作计算复购用户数和购买用户总数，并计算出复购率。