pyspark中对于一个表，对于每一列的数据，都求他们的行和

您可以使用pyspark中的groupBy和agg函数来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取表格数据并创建DataFrame对象。

2. 使用groupBy函数将数据按列分组。

3. 使用agg函数对每个分组进行聚合操作，求出每列数据的和。

4. 将结果保存到新的DataFrame对象中。

下面是示例代码：

from pyspark.sql.functions import sum

# 读取表格数据并创建DataFrame对象
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/table.csv")

# 使用groupBy函数将数据按列分组
grouped_df = df.groupBy()

# 使用agg函数对每个分组进行聚合操作，求出每列数据的和
sum_df = grouped_df.agg(sum("col1"), sum("col2"), sum("col3"))

# 将结果保存到新的DataFrame对象中
sum_df.show()

注意，这里的"col1"、"col2"、"col3"应该替换为实际表格中的列名。