在PySpark中，可以使用groupByKey()函数来按键值分组。以下是一个示例代码：

from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "GroupByKeyExample")

# 创建一个键值对RDD
data = [("A", 1), ("B", 2), ("A", 3), ("B", 4), ("C", 5)]

# 将数据加载到RDD中
rdd = sc.parallelize(data)

# 按键值分组
grouped_rdd = rdd.groupByKey()

# 打印分组结果
for key, values in grouped_rdd.collect():
    print(key, list(values))

输出结果为：

A [1, 3]
B [2, 4]
C [5]

在上面的示例中，首先创建了一个键值对RDD。然后使用groupByKey()函数对RDD进行分组，得到一个键值对RDD，其中键是原始RDD中的键，值是具有相同键的所有元素的迭代器。最后，通过collect()函数将分组结果收集到驱动程序，并使用循环遍历打印结果。