在添加新列的同时填写pySpark数据框中的特定行

Question

我有一个包含4行和20多个列（日期）的数据框。数据框是我读取并转换为数据框的表。 SUM行包含每个日期的值之和。

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|PR  |date1|date2|......
+----+-----+-----+
| a  | 30  |  17 |......
| b  | 30  |  12 |......
| SUM| 60  |  29 |......
+----+---+-------+

我在此处提交问题后创建了此数据框。由于该表不断填充新数据，因此我希望将新数据添加到该数据框中。
我在pySpark中编码，脚本如下：

from pyspark.sql import functions as F

if df.filter(df.PR.like('SUM')):
    print("**********")
    print("SUM FOUND")
    df = df.union(df.select(df.where(df.index == 'SUM').select('PR'), *[F.sum(F.col(c)).alias(c) for c in df.columns if c != 'PR']))
else:
    df = df.union(df.select(F.lit("SUM").alias("PR"), *[F.sum(F.col(c)).alias(c) for c in df.columns if c != 'PR']))

我想要实现的是，对于任何新日期，请创建一个新列并填写SUM，而无需添加新行。不幸的是，我遇到了错误AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'index' 有帮助/提示吗？我应该采用其他方法吗？