top_10_sales = goods_order_df.groupBy("ProductID").agg(F.sum("TransactionID").alias("Sales")).orderBy(desc("Sales")).limit(10)出现报错，请修改

这个SQL片段是在PySpark环境下对DataFrame `goods_order_df` 进行操作，目的是找出每个产品的总交易量（sum of TransactionID），然后按销售量降序排列，并取前10名。如果遇到错误，可能是由于以下几个原因：

1. DataFrame `goods_order_df` 或字段引用有误，如`ProductID`、`TransactionID` 没有存在于数据集中。
2. `F` 函数库可能未导入或拼写错误，需要确保已经导入了 `pyspark.sql.functions` 并正确使用 `alias` 和 `desc`。
3. 如果数据存在null值，在计算总和之前可能需要先处理缺失值。

修正后的代码应该像这样：

from pyspark.sql import functions as F

# 确保已导入F函数库
top_10_sales = goods_order_df \
    .groupBy("ProductID") \
    .agg(F.sum("TransactionID").cast("integer").alias("Sales"))  # 将TransactionID转换为整型，避免浮点误差影响排序

# 如果有null值，可以先处理
top_10_sales = top_10_sales.fillna(0) if null_values_handling else top_10_sales

# 对Sales列降序并取前10
top_10_sales = top_10_sales.orderBy(F.desc("Sales")).limit(10)