如果目的是对每一列应用一些计算，如计数或distinct等，那么可以使用 pivot 例子：

df = sqlContext.createDataFrame(
    [[1, "satisfactory"],
     [2, "survey"],
     [3, "review"],
     [4, "validity"],
     [5, "vote"],], 
    ["prsn_id", "qstn"])
(df
.groupBy(["prsn_id"])
.pivot("qstn")
.agg({"prsn_id": "count"})
.fillna(0)
.orderBy(["prsn_id"])
.show())

输出：

+-------+------+------------+------+--------+----+
|prsn_id|review|satisfactory|survey|validity|vote|
+-------+------+------------+------+--------+----+
|      1|     0|           1|     0|       0|   0|
|      2|     0|           0|     1|       0|   0|
|      3|     1|           0|     0|       0|   0|
|      4|     0|           0|     0|       1|   0|
|      5|     0|           0|     0|       0|   1|
+-------+------+------------+------+--------+----+

但如果只是想创建这些列，比如说，现在将它们设置为0，那么：

column_list = [psf.lit(0).alias(col[0]) 
               for col in 
               df.select("qstn")
               .distinct().collect()]
df.select(["prsn_id"] + column_list).show()

输出：

+-------+----+--------+------+------+------------+
|prsn_id|vote|validity|survey|review|satisfactory|
+-------+----+--------+------+------+------------+
|      1|   0|       0|     0|     0|           0|
|      2|   0|       0|     0|     0|           0|
|      3|   0|       0|     0|     0|           0|
|      4|   0|       0|     0|     0|           0|
|      5|   0|       0|     0|     0|           0|
+-------+----+--------+------+------+------------+