在pyspark GroupedData中返回具有最佳字段的行

Question

我正在尝试将一个GroupedData对象聚合成Row具有最佳属性（不是None或最高timestamp）的对象，Dataframe例如：╔═══════╦═══════════╦════════╦════════╦════════╗║ group ║ timestamp ║ value1 ║ value2 ║ value3 ║╠═══════╬═══════════╬════════╬════════╬════════╣║ a     ║       111 ║ None   ║ None   ║ None   ║║ a     ║       222 ║ a      ║ None   ║ None   ║║ a     ║       333 ║ b      ║ 1      ║ 1.1    ║║ a     ║       444 ║ None   ║ None   ║ 2.2    ║║ b     ║       111 ║ c      ║ None   ║ 3.3    ║╚═══════╩═══════════╩════════╩════════╩════════╝我想要一个Dataframe类似的结果：╔═══════╦═══════════╦════════╦════════╦════════╗║ group ║ timestamp ║ value1 ║ value2 ║ value3 ║╠═══════╬═══════════╬════════╬════════╬════════╣║ a     ║       444 ║ b      ║ 1      ║ 2.2    ║║ b     ║       111 ║ c      ║ None   ║ 3.3    ║╚═══════╩═══════════╩════════╩════════╩════════╝理想情况下，我想创建一个不同的逻辑来汇总每一列。例如min对于timestamp而是max对value3。这可能在Dataframes吗？