[Dúvida] DF_agrupado Erro

O erro que você está enfrentando indica que o módulo pyspark.sql.pandas não possui um atributo chamado DataFrame. O correto seria usar o módulo pandas para criar um DataFrame a partir do resultado de uma operação no PySpark.

Se você está trabalhando com PySpark, você pode criar um DataFrame do PySpark diretamente usando a seguinte abordagem:

from pyspark.sql import SparkSession

# Criar uma Spark session
spark = SparkSession.builder.appName("Exemplo").getOrCreate()

# Supondo que 'agrupado' seja um objeto do tipo DataFrame do PySpark
df_agrupado = agrupado.toPandas()

O método toPandas() converte o DataFrame do PySpark em um DataFrame do Pandas. Isso pode ser útil se você estiver confortável em trabalhar com a biblioteca Pandas para análise de dados.

Se você deseja trabalhar com o pyspark.sql.pandas específico, a abordagem seria um pouco diferente. Aqui está um exemplo:

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType

# Criar uma Spark session
spark = SparkSession.builder.appName("Exemplo").getOrCreate()

# Supondo que 'agrupado' seja um objeto do tipo DataFrame do PySpark
@pandas_udf("col1 INT, col2 DOUBLE", PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def my_pandas_function(pdf):
    # Processar o DataFrame do Pandas
    result = pdf.groupby('group_column').agg({'col1': 'sum', 'col2': 'mean'})
    return result

df_agrupado = agrupado.groupby('group_column').apply(my_pandas_function)

Lembre-se de substituir 'col1', 'col2', 'group_column' pelos nomes reais das suas colunas e coluna de agrupamento. Esta abordagem utiliza funções Pandas em um contexto PySpark, permitindo que você se beneficie da eficiência do PySpark para operações distribuídas em grandes conjuntos de dados.