这是一个简单的具有多个聚合的pivot（在agg()内）。
参见下面示例

import pyspark.sql.functions as func

data_sdf. \
    withColumn('pivot_col', func.concat(func.lit('split'), 'split')). \
    groupBy('time', 'student'). \
    pivot('pivot_col'). \
    agg(func.first('var1').alias('var1'), 
        func.first('var2').alias('var2'), 
        func.first('var3').alias('var3')
        ). \
    show()

# +----+--------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+

# |time| student|splitA_var1|splitA_var2|splitA_var3|splitB_var1|splitB_var2|splitB_var3|splitC_var1|splitC_var2|splitC_var3|

# +----+--------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+

# |  t1|Student2|          1|          2|          8|       null|       null|       null|          7|          4|          0|

# |  t2|Student1|          5|          3|          7|          9|          6|          3|          3|          5|          3|

# |  t1|Student1|          1|          3|          7|          2|          5|          6|          3|          1|          9|

# +----+--------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+

spark将使用以下命名法创建新列- 〈数据透视列值〉_〈聚合别名〉