Spark DataFrame groupBy y ordenar en orden descendente (pyspark)

Estoy usando pyspark (Python 2.7.9 / Spark 1.3.1) y tengo un GroupObject de marco de datos que necesito filtrar y ordenar en orden descendente. Tratando de lograrlo a través de este código.

group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").sort('count', ascending=False)

Pero arroja el siguiente error.

sort() got an unexpected keyword argument 'ascending'

En PySpark 1.3, el sortmétodo no toma un parámetro ascendente. Puedes usar el descmétodo en su lugar:

from pyspark.sql.functions import col

(group_by_dataframe
    .count()
    .filter("`count` >= 10")
    .sort(col("count").desc()))

o descfunción:

from pyspark.sql.functions import desc

(group_by_dataframe
    .count()
    .filter("`count` >= 10")
    .sort(desc("count"))

Ambos métodos se pueden usar con Spark> = 1.3 (incluido Spark 2.x).

Utilice orderBy :

df.orderBy('column_name', ascending=False)

Respuesta completa:

group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").orderBy('count', ascending=False)

http://spark.apache.org/docs/2.0.0/api/python/pyspark.sql.html

De lejos, la forma más conveniente es usar esto:

df.orderBy(df.column_name.desc())

No requiere importaciones especiales.

En pyspark 2.4.4

1) group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").orderBy('count', ascending=False)

2) from pyspark.sql.functions import desc
   group_by_dataframe.count().filter("`count` >= 10").orderBy('count').sort(desc('count'))

No es necesario importar en 1) y 1) es corto y fácil de leer,
así que prefiero 1) sobre 2)

también puede usar groupBy y orderBy de la siguiente manera

dataFrameWay = df.groupBy("firstName").count().withColumnRenamed("count","distinct_name").sort(desc("count"))