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我想删除数据中的组（按id列分组），如果组中没有特定月份（2017-01-01），则可以是任何月份。

+-----+----------+------------------+
|   id|     month|             price|
+-----+----------+------------------+
|  abc|2017-01-01|               1.0|<--
|  abc|2017-02-01|               1.0|
|  abc|2017-03-01|0.9933874274883838|
|  abc|2017-04-01|0.9886929385353734|
|  abc|2017-05-01|1.0665978253021122|
|  abc|2017-06-01|1.0314266473278149|
|  bcd|2017-02-01|1.0463297958471622|<-- no entry for 2017-01-01, filter this group out
|  bcd|2017-03-01|1.0712818805540645|
|  bcd|2017-04-01|0.9622054745273114|
|  bcd|2017-05-01|1.0410563146608105|
|  bcd|2017-06-01|               1.0|
|  cde|2017-01-01|               1.0|<--
|  cde|2017-02-01|  0.95786111804302|
|  cde|2017-03-01|  0.99786744034189|
|  cde|2017-04-01|0.9943516278425732|
|  cde|2017-05-01|0.9770065053504754|
|  cde|2017-06-01| 1.006149042146841|
+-----+----------+------------------+

我已经做了一个窗口功能，所以寻找一个更好的替代如何做到这一点。因为对于一个简单/常见的任务来说，这似乎是一个很长的解决方法。

df.withColumn('cond', sum(when('month' == '2017-01-01', 1)).over(Window.partitionBy('id'))

df.filter(col('cond') > 1)

Expected output:
+-----+----------+------------------+
|   id|     month|             price|
+-----+----------+------------------+
|  abc|2017-01-01|               1.0|
|  abc|2017-02-01|               1.0|
|  abc|2017-03-01|0.9933874274883838|
|  abc|2017-04-01|0.9886929385353734|
|  abc|2017-05-01|1.0665978253021122|
|  abc|2017-06-01|1.0314266473278149|
|  cde|2017-01-01|               1.0|
|  cde|2017-02-01|  0.95786111804302|
|  cde|2017-03-01|  0.99786744034189|
|  cde|2017-04-01|0.9943516278425732|
|  cde|2017-05-01|0.9770065053504754|
|  cde|2017-06-01| 1.006149042146841|
+-----+----------+------------------+