这里没有过滤器。双方
col("is_fav") == 1并col("is_fav") ==0)都只是布尔表达式，并count不会真正关心他们的价值，只要它被定义。
您可以通过多种方法来解决此问题，例如，使用simple
sum：
from pyspark.sql.functions import sum, absgpd = df.groupBy("f")gpd.agg( sum("is_fav").alias("fv"), (count("is_fav") - sum("is_fav")).alias("nfv"))或将忽略的值设为未定义（也称为
NULL）：
exprs = [ count(when(col("is_fav") == x, True)).alias(c) for (x, c) in [(1, "fv"), (0, "nfv")]]gpd.agg(*exprs)
