我有这个df salesDF :

+-----------+-------------+----------------+----------------+----------+------------+----------------+---+----------+-------------------+
|customer_id|customer_name|   email_address|shipping address|product_id|product_name|product_Category|qty|unit_price|          Timestamp|
+-----------+-------------+----------------+----------------+----------+------------+----------------+---+----------+-------------------+
|        301|       Jaison|jaison@gmail.com|       Bangalore|       402|      Laptop|     Electronics|  2|     28000|2017-03-10 07:29:00|
|        321|         Abji| Abhji@gmail.com|       Bangalore|       402|      Laptop|     Electronics|  2|     28000|2017-03-12 10:29:00|
|        302|          Tom|   tom@gmail.com|       Bangalore|       601|      Mobile|     Electronics|  1|     20000|2017-03-10 08:29:00|
|        303|       Thomas|thomas@gmail.com|         Chennai|       402|      Laptop|     Electronics|  2|     38000|2017-03-10 08:45:00|
|        307|        Vijay| vijay@gmail.com|         Chennai|       503|          TV|     Electronics|  1|     42000|2017-03-11 09:45:00|
|        310|       Thomas|thomas@gmail.com|         Chennai|       503|          TV|     Electronics|  1|     42000|2017-03-12 09:45:00|
|        308|        Menon| menon@gmail.com|       Hyderabad|       503|          TV|     Electronics|  2|     40000|2017-03-13 09:45:00|
+-----------+-------------+----------------+----------------+----------+------------+----------------+---+----------+-------------------+

我想知道每天售出的产品总数。客户每天购买的产品数量不同，因此我们必须计算相同产品的总数量*数量
低于我想要的数字

sale_of_product_in_a_day =sales_df.groupBy(F.substring('Timestamp', 0,10).alias('Per Day'),'product_name').count()

这个结果基本上是

+----------+------------+-----+
|   Per Day|product_name|count|
+----------+------------+-----+
|2017-03-12|      Laptop|    1|
|2017-03-13|          TV|    1|
|2017-03-12|          TV|    1|
|2017-03-10|      Mobile|    1|
|2017-03-10|      Laptop|    2|
|2017-03-11|          TV|    1|
+----------+------------+-----+

以上结果基于相同产品的分组，不考虑“数量”列。。所以我需要根据客户在一天内购买的实际产品的数量来计算“数量”？
因此，在这种情况下，日期“2017-03-10”的预期结果应该是“4”，而不是“2”，因为“笔记本电脑”的“数量”是4

预期

|2017-03-10|      Laptop|    2| # should be ---> 4

那么如何将一列与Dataframe中的计数结果相乘呢？或者解决这个问题的方法是什么？
如果有人能帮上忙，我将不胜感激。
谢谢