是的，Spark的sortBy函数支持自定义排序规则。你可以通过传递一个Ordering对象给sortBy函数来实现自定义排序规则。Ordering对象定义了元素的排序顺序。
以下是一个使用自定义排序规则的示例：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
# 创建一个Spark会话
spark = SparkSession.builder \
.appName("Custom Sorting") \
.getOrCreate()
# 创建一个简单的DataFrame
data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Cathy", 29), ("David", 31)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
# 自定义排序规则：按年龄升序排序，年龄相同则按姓名升序排序
ordering = col("Age").asc().thenBy(col("Name").asc())
# 使用自定义排序规则对DataFrame进行排序
sorted_df = df.orderBy(ordering)
# 显示排序后的DataFrame
sorted_df.show()
输出结果：
+-----+---+
| Name|Age|
+-----+---+
|Alice| 34|
|David| 31|
|Cathy| 29|
| Bob| 45|
+-----+---+
在这个示例中，我们首先按年龄升序排序，然后在年龄相同的情况下按姓名升序排序。你可以根据需要修改ordering对象来实现不同的自定义排序规则。
