如果在AWS Glue中使用Pyspark代码和Spigot函数时出现问题，可以尝试以下解决方法：

1. 检查语法和拼写错误：首先，确保代码中没有语法错误和拼写错误。这可能包括检查函数和变量名是否正确拼写，以及确保代码的缩进和语法正确。

2. 检查引入的库和依赖项：确保引入的所有库和依赖项在AWS Glue中可用。可以使用sc.addPyFile('s3://path/to/library.py')来添加需要的库文件。

3. 检查代码中的数据路径和文件格式：确保代码中的数据路径和文件格式与实际数据相匹配。例如，如果数据存储在S3中，确保使用正确的S3路径。

4. 检查数据权限和访问：确保代码有足够的权限来访问所需的数据。这可能包括检查S3桶的权限设置和IAM角色的权限。

5. 检查数据架构和类型：确保代码中的数据架构和类型与实际数据相匹配。如果数据架构不匹配，可能需要进行适当的转换或转换。

下面是一个示例，展示了如何在AWS Glue中使用Pyspark代码和Spigot函数：

from pyspark.context import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("GlueExample").getOrCreate()

# 创建SparkContext
sc = spark.sparkContext

# 创建RDD
data = sc.parallelize(range(1, 100))

# 使用Spigot函数获取RDD中的随机样本
sample = data.spigot(0.5)

# 打印样本
print(sample.collect())

# 停止SparkSession
spark.stop()

以上代码首先创建了一个SparkSession和SparkContext。然后，它使用parallelize函数创建了一个包含1到99的RDD。接下来，使用spigot函数从RDD中获取一个随机样本，概率为0.5。最后，使用collect函数打印样本。

如果您遇到问题，请根据上述解决方法进行排查和调试。