Pyspark - 在 dataframe 中用 0 填充空白月份

Question

免责声明：我对 pyspark 非常陌生

我在id和month_year上对 dataframe 进行了分组，以获取用户与您的产品互动的总数。 现在这个问题是几个月没有活动现在显示我的最终 df。

这是它的完成方式：

app_sessions_per_month = app_sessions.where("session_start_date_pt > '2019-05-25'").groupby('id','month_year').agg(F.sum('action').alias('count'))

+--------------------+----------+----------------------+
|             core_id|month_year|month_sum_detailaction|
+--------------------+----------+----------------------+
|aa01bb6f-2dd8-43e...|    7_2019|                     0|
|aa01bb6f-2dd8-43e...|    9_2019|                     0|
|aa01bb6f-2dd8-43e...|   10_2019|                     0|
+--------------------+----------+----------------------+

日期实际上是 go 从05_2019到05_2020 。

原DF：

id month_year count
1. 02_2020.   1
1. 03_2020.   4
1. 05_2020.   2
1. 06_2020.   7
1. 07_2020.   2

所需的DF：

id month_year count
1. 01_2020.   0
1. 02_2020.   1
1. 03_2020.   4
1  04_2020.   0
1. 05_2020.   2
1. 06_2020.   7
1. 07_2020.   2

现在这个例子只显示了 1 个id ，但我的实际数据集有数百万个 id

任何帮助将非常感激。