koalas:doesithavePARTITIONBY+ROW_COUNT()？

Koalas是一个基于Pandas的分布式数据处理工具，它可以将Pandas DataFrame转换为Spark DataFrame，并在分布式环境中进行计算。在Koalas中，我们可以使用groupby操作来实现类似PARTITION BY的功能，使用count操作来实现类似ROW_COUNT()的功能。

下面给出一个示例代码：

import databricks.koalas as ks

# 创建一个Koalas DataFrame
df = ks.DataFrame({'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'foo'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

# 使用groupby操作实现PARTITION BY
df['C'] = df.groupby('A')['B'].transform('sum')

# 使用count操作实现ROW_COUNT()
df['D'] = df.groupby('A')['B'].transform('count')

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

     A  B   C  D
0  foo  1  14  4
1  foo  2  14  4
2  bar  3   7  2
3  bar  4   7  2
4  foo  5  14  4
5  foo  6  14  4

其中，C列表示按照A列分组后B列的求和结果，D列表示按照A列分组后B列的行数。可以看到，通过使用groupby操作和transform函数，我们成功实现了类似PARTITION BY和ROW_COUNT()的功能。