Pyspark groupby列，同时有条件地计数另一列

Question

使用groupBy时，我需要帮助从pyspark获取条件输出。我有以下输入表：

+----+-----------+-------+
|time|auth_orient|success|
+----+-----------+-------+
|   1|      LogOn|Success|
|   1|     LogOff|Success|
|   1|     LogOff|Success|
|   1|      LogOn|Success|
|   1|      LogOn|   Fail|
|   1|      LogOn|Success|
|   2|     LogOff|Success|
|   2|      LogOn|Success|
|   2|      LogOn|Success|
|   2|     LogOff|Success|
|   2|      LogOn|Success|
|   2|      LogOn|Fail   |
|   2|     LogOff|Success|
|   2|      LogOn|Success|
|   2|      LogOn|Success|
|   2|     LogOff|Success|
|   2|      LogOn|Fail   |
|   2|      LogOn|Success|
|   2|      LogOn|Success|
|   2|      LogOn|Success|
+----+-----------+-------+

下表显示了我想要的内容，仅显示登录状态：

+----+-----------+-------+
|time|Fail       |success|
+----+-----------+-------+
|   1|1          |3      |
|   2|2          |8      |
+----+-----------+-------+

总的来说，我试图按时间分组并填充新列，最好是我希望代码填充列名称，因为我将不会总是有完整的列表，并带有计数。

我知道我想做的事情的一部分能够与MultilabelBinarizer一起使用，但是根据我所见，目前在pyspark中还不可用。

Answer 1

仅首先将数据帧过滤到LogOn，然后再进行groupBy.pivot：

import pyspark.sql.functions as F
df.filter(
    df.auth_orient == 'LogOn'
).groupBy('time').pivot('success').agg(F.count('*')).show()
+----+----+-------+
|time|Fail|Success|
+----+----+-------+
|   1|   1|      3|
|   2|   2|      8|
+----+----+-------+