Pyspark Pycharm不会自动建议spark数据帧方法

我已经使用Spark Scala很长时间了，这是PySpark的新手

我正在为spark项目设置PyCharm。一切都是从依赖关系的角度进行设置的（例如，pip安装spark）。我可以创建一个新的python文件并编写spark代码，一切都解决了。下面是一段代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark=SparkSession.builder.enableHiveSupport.getOrCreate()
data = spark.sql ('select * from db.tbl')

在这一点上，我应该期望数据是一个数据帧吗？当我输入数据时。我希望PyCharm能以下拉列表的形式告诉我可能的方法，如filter、join等，但它没有

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我还有什么需要做的吗？我使用的是Python2.7（必须，因为我们的hadoop集群支持这一点）

在python中，变量是动态类型的，因此您可以声明它们而不使用它们的类型。 但从Python 3.6+开始，您可以这样声明变量类型：

data : DataFrame = spark.sql ('select * from db.tbl')

通过这种方式，您可以让PyCharm知道

数据的类型，并为该对象建议可能的方法

在Python中，变量是动态类型化的，因此您可以在不使用类型的情况下声明它们。
但从Python 3.6+开始，您可以这样声明变量类型：

data : DataFrame = spark.sql ('select * from db.tbl')

通过这种方式，您可以让PyCharm知道
数据的类型，并为该对象建议可能的方法

thx！！这确实有效，不幸的是，我必须使用python 2.7。更新了我的帖子。我有2.7的选择吗？thx！！这确实有效，不幸的是，我必须使用python 2.7。更新了我的帖子。我有2.7版本的选项吗？