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Apache Spark DataFrame API 提供了丰富的方法来处理分布式数据集。以下是一些常见的 DataFrame API 类别和方法，但这不是一个完整的列表，因为 API 非常广泛。这些方法可以分为几个主要类别：

转换操作（Transformations）

这些方法不会立即执行，但会返回一个新的 DataFrame，通常用于构建计算的执行计划。

• select(): 选择一列或多列。
• filter(), where(): 根据给定的条件过滤行。
• groupBy(): 根据某一列或多列对数据进行分组。
• sort(), orderBy(): 根据一列或多列对数据进行排序。
• join(): 将两个 DataFrame 根据指定的条件连接起来。
• union(): 合并两个 DataFrame 的行。
• withColumn(): 添加一个新列或替换一个现有列。
• withColumnRenamed(): 重命名一个列。
• drop(): 删除一列或多列。
• distinct(): 返回一个只包含不同行的新 DataFrame。
• groupBy().agg(): 分组后的聚合操作。
• pivot(): 用于创建数据透视表。
• window(): 定义窗口函数。
• withWatermark(): 用于流数据处理中的事件时间。

动作操作（Actions）

这些方法会触发实际的计算过程，并返回结果到驱动程序或写入存储系统。

• show(): 打印 DataFrame 的前几行。
• count(): 返回 DataFrame 中的行数。
• first(), head(): 返回 DataFrame 中的第一行。
• collect(): 收集 DataFrame 的所有数据到驱动程序中的一个数组。
• take(): 返回 DataFrame 的前 n 行。
• toPandas(): 将 DataFrame 转换为 Pandas DataFrame（仅适用于能够适应单个机器内存的数据集）。
• write(): 将 DataFrame 写入外部存储系统，如 HDFS、S3、数据库等。
• save(): 将 DataFrame 保存为文件。

输入和输出（I/O）

• read(): 用于读取数据成为 DataFrame。
• write(): 用于将 DataFrame 写出到文件系统、数据库等。

缓存和持久化

• cache(): 将 DataFrame 缓存到内存中。
• persist(): 将 DataFrame 以指定的存储级别缓存。
• unpersist(): 从缓存中移除 DataFrame。

其他操作

• explain(): 打印出 DataFrame 的执行计划。
• printSchema(): 打印出 DataFrame 的 schema 信息。
• schema: 返回 DataFrame 的 schema。
• columns: 返回 DataFrame 的列名列表。
• dtypes: 返回列名和数据类型的列表。

UDFs（用户定义函数）

• udf(): 定义一个新的用户定义函数。

Spark SQL

• createOrReplaceTempView(): 创建一个临时视图，可以用 SQL 查询。
• sql(): 执行 SQL 查询。

这些方法只是 Spark DataFrame API 的一部分。Spark 的 API 经常更新和扩展，具体的方法和功能可能会随着版本的不同而有所变化。为了获得最新和最完整的 API 列表，你应该查看官方的 Spark 文档。

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