将以下Python代码修改成结果为DataFrame的形式输出：def spark_sql_test(): conf = SparkConf().setAppName("test_spark_sql").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/local/share/spark") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) result = hc.sql("select * from oppo_os_pso.nps_question_new_label where use_time='18月' and phone_type in ('RENO 6','RENO6 PRO','RENO6 PRO+') and dayno = '2023-04-16'") result.printSchema()

可以使用以下代码将查询结果存储为DataFrame：

from pyspark.sql import SparkSession

def spark_sql_test():
    spark = SparkSession.builder.appName("test_spark_sql").enableHiveSupport().getOrCreate()
    result = spark.sql("select * from oppo_os_pso.nps_question_new_label where use_time='18月' and phone_type in ('RENO 6','RENO6 PRO','RENO6 PRO+') and dayno = '2023-04-16'")
    result.printSchema()
    result.show()
    spark.stop()

在上面的代码中，首先使用`SparkSession.builder.appName()`方法创建一个SparkSession对象，并使用`enableHiveSupport()`方法启用Hive支持。然后使用`spark.sql()`方法执行SQL查询，并将结果存储为DataFrame。最后，使用`result.show()`方法显示DataFrame中的数据，并使用`spark.stop()`方法关闭SparkSession对象。

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python代码如下，最终的result如何可以改成DataFrame格式并打印出来：def spark_sql_test(): conf = SparkConf().setAppName("test_spark_sql").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/local/share/spark") sc = SparkContext(conf=conf) hc = HiveContext(sc) dyano = (datetime.now() - timedelta(days=2)).strftime('%Y%m%d') result = hc.sql("select * from oppo_os_pso.nps_question_new_label where use_time='18月' and phone_type in ('RENO 6','RENO6 PRO','RENO6 PRO+') and dayno = '{}'".format(dyano))

您可以将result转换为DataFrame格式并使用show()方法打印出来，代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

def spark_sql_test():
    conf = SparkConf().setAppName("test_spark_sql").setMaster("yarn").setSparkHome("/usr/local/share/spark")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    hc = HiveContext(sc)
    dyano = (datetime.now() - timedelta(days=2)).strftime('%Y%m%d')
    result = hc.sql("select * from oppo_os_pso.nps_question_new_label where use_time='18月' and phone_type in  ('RENO 6','RENO6 PRO','RENO6 PRO+') and dayno = '{}'".format(dyano))
    spark = SparkSession.builder.appName("test_spark_sql").getOrCreate()
    df = spark.createDataFrame(result.rdd, result.schema)
    df.show()

注意，需要导入SparkSession。另外，如果您想要将DataFrame保存到文件中，可以使用df.write方法。例如，如果您想要保存为CSV文件，可以使用以下代码：

df.write.format("csv").save("/path/to/file")

spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate()

这段代码使用了SparkSession对象创建DataFrame或执行Spark SQL查询操作。具体来说，它创建了一个SparkSession对象，并使用SparkConf配置对象来配置Spark。SparkConf是一个Spark配置对象，用于设置应用程序的配置属性。

在这段代码中，您需要确保已经正确地初始化了SparkConf对象，并将其传递给SparkSession对象。例如，您可以配置SparkConf对象来设置应用程序的名称和一些其他属性：

from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession

conf = SparkConf().setAppName("myApp").setMaster("local[*]")
spark = SparkSession.builder.config(conf=conf).getOrCreate()

这将创建一个名为“myApp”的Spark应用程序，并将其配置为在本地模式下运行。您可以根据需要调整配置属性来满足您的需求。