PySpark把一列数据上下移动，时序数据

在Pandas中，我们用.shift()把数据框上下移动。

在 PySpark 中，确实存在一个类似于 Pandas 中 shift 函数的功能，它被称为 shiftleft 函数。这个函数用于将给定的值向左移动指定的位数。不过，这与 Pandas 中的 shift 函数有所不同，后者用于将数据在时间序列中上下移动。

PySpark 的 shiftleft 函数通常用于数值类型的列，并且是按位操作。例如，如果你有一个整数列，并且你想要将每个值的二进制表示向左移动一位，你可以使用 shiftleft 函数。

如果想在 PySpark 中实现类似于 Pandas shift 的功能，即将 DataFrame 中的行或列向上或向下移动，你可以使用 lag 或 lead 函数。这些函数允许你指定一个偏移量，用于获取前几行或后几行的值。

例如，使用 lag 函数来获取前一行的值：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import lag

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# 创建一个 DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')], ["id"