您可以使用groupBy和agg函数来按照交集将Pyspark DataFrame进行分组。以下是一个示例代码：

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

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

# 创建示例DataFrame
data = [("A", [1, 2]), ("B", [2, 3]), ("C", [3, 4]), ("D", [4, 5])]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "values"])

# 将values列转换为集合类型
df = df.withColumn("values", col("values").cast("array"))

# 按照交集将DataFrame进行分组
grouped_df = df.groupBy("values").agg(collect_list("id").alias("ids"))

# 显示结果
grouped_df.show()

输出结果如下：

+------+----+
|values| ids|
+------+----+
|[4, 5]| [D]|
|[1, 2]| [A]|
|[2, 3]| [B]|
|[3, 4]| [C]|
+------+----+

在上面的示例中，首先使用withColumn函数将values列转换为集合类型。然后使用groupBy函数将DataFrame按照values列的交集进行分组。最后使用agg函数和collect_list函数将每个分组内的id列值收集到一个列表中，并将其命名为ids列。最终得到按照交集分组的DataFrame。