Pyspark/Python-在不丢失列的情况下使用MIN/MAX

我有这样一个数据帧：

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| User_ID |      Timestamp      | Article_ID |
----------------------------------------------
| 121212  | 2018-01-15 10:00:00 |      1     |
| 121212  | 2018-01-15 10:05:00 |      11    |
| 121212  | 2018-01-15 10:10:00 |      12    |
| 989898  | 2018-01-15 17:30:00 |      100   |
| 989898  | 2018-01-15 17:40:00 |      200   |
| 989898  | 2018-01-15 17:50:00 |      1     |
| 989898  | 2018-01-15 17:55:00 |      11    |
|...      |                     |            |
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现在，我想要每个用户ID具有最小时间戳的行。 结果应该是：

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| User_ID |      Timestamp      | Article_ID |
----------------------------------------------
| 121212  | 2018-01-15 10:00:00 |      1     |
| 989898  | 2018-01-15 17:30:00 |      100   |
|...      |                     |            |
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我尝试了以下方法：

df.groupBy('User_ID').agg(F.min('Timestamp')).show()

这还不错，但是“Article_ID”列丢失了。。。

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有人能帮我吗？

我找到了一个功能结构有效的解决方案：

df.select('User_ID',F.struct('Timestamp','Article_ID').alias("TA")).groupBy('User_ID').agg(F.min("TA").alias("TA")).select('User_ID','TA.Timestamp','TA.Article_ID').orderBy('User_ID').limit(10).toPandas()

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另请参阅原始资料：

如果您使用其他答案的解决方案，请不要忘记。谢谢您的提示。我添加了原始来源。。。