下面是一个使用分区的一半选择进行sum()求和的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取数据
data = spark.read.csv('data.csv', header=True, inferSchema=True)

# 获取数据分区数量
num_partitions = data.rdd.getNumPartitions()

# 计算每个分区的一半数据量
half_partition_size = data.count() // (2 * num_partitions)

# 使用分区的一半选择进行sum()求和
result = data.repartition(num_partitions).select(sum(col('value')).alias('sum_value')).limit(half_partition_size).agg(sum(col('sum_value')))

# 打印结果
result.show()

在上面的示例代码中，假设有一个名为data.csv的文件，其中包含一个名为value的列。首先，我们通过spark.read.csv()方法读取数据，并使用header=True和inferSchema=True来指定头部行和自动推断列类型。

接下来，我们使用data.rdd.getNumPartitions()获取数据的分区数量。然后，我们计算每个分区应选择的一半数据量，即data.count() // (2 * num_partitions)。

最后，我们使用data.repartition()方法将数据重新分区，并使用select()方法选择求和列。我们使用limit()方法来限制每个分区选择的数据量为一半，并使用agg()方法对这些数据进行求和。最终结果以sum_value列的形式返回。

请确保将示例代码中的data.csv替换为您自己的数据文件，并根据实际情况进行调整。