从pyspark.sql.GroupedData查找groupby列（访问df._jgd JavaObject？）

Question

编写一个函数，该函数需要使用创建pyspark.sql.GroupedData时指定的列。这些列似乎存储在类的._jgd属性中，该属性是一个Java对象。我有一个hack /解决方法（如下），但想知道是否有一种直接访问java对象内容的方法。有没有“好的/最好的”方法，建议什么？

import pandas as pd

# Sample data 
df = pd.DataFrame({'gcol1': ['a1','a1','a1','b2','b2','cc'],
                   'x1': [1,2,3,4,5,6],
                   'x2': [1,2,3,4,5,6]})
df = spark.createDataFrame(df)
df = df.groupby('gcol1')

需要带有['gcol1']的列表。

我的“黑客”作品是这样的：

grouping_cols = df.count().columns
grouping_cols.reverse()
grouping_cols.remove('count')
grouping_cols.reverse()
print(grouping_cols)

['gcol1']

这种hacky解决方案通常会很好，但是最好从对象访问信息。 ._jgd属性似乎具有必需的信息，但这是一个JavaObject。

print(df._jgd)
RelationalGroupedDataset: [grouping expressions: [gcol1], value: [gcol1: string, x1: bigint ... 1 more field], type: GroupBy]