如何在pyspark中对数据帧行进行排序

我有一个包含数字的两列的数据框，我需要对数据框按行排序，而不是按列排序。到处都有关于如何按列对数据帧进行排序的说明，但我找不到如何在pyspark中对数据帧的所有行进行排序

col1    col2

2        1

3        2

预期产量

col1   col2

1       2

2       3

---

您可能需要一些变通方法来产生所需的结果

下面是一个基于行对数据进行排序的示例

从数据帧中，可能需要首先创建索引

df = spark.createDataFrame([['index1',3,2,1], ['index2',2,1,3]], ['index', 'a', 'b', 'c']) 
columns = [i for i in df.columns if i != 'index'] 
df.show()

假设您希望根据行'index1'进行排序

row_to_sort = 'index1'
sorted_df = sort_row_df(row_to_sort)
sorted_df.show()

要根据行“index2”进行排序

row_to_sort = 'index2'
sorted_df = sort_row_df(row_to_sort)
sorted_df.show()

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如果您想根据行对所有数据进行排序，我建议您只需转置所有数据，对其进行排序，然后再次转置。您可以参考

，您可能需要提供样本数据和所需结果。这将帮助您更新/完善您的问题。

row_to_sort = 'index2'
sorted_df = sort_row_df(row_to_sort)
sorted_df.show()