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。