Считать отдельные при объединении других?

Вот как выглядит мой набор данных:

+---------+------------+-----------------+
|  name   |request_type| request_group_id|
+---------+------------+-----------------+
|Michael  |     X      |  1020           |
|Michael  |     X      |  1018           |
|Joe      |     Y      |  1018           |
|Sam      |     X      |  1018           |
|Michael  |     Y      |  1021           |
|Sam      |     X      |  1030           |
|Elizabeth|     Y      |  1035           |
+---------+------------+-----------------+

Я хочу рассчитать количество request_type на человека и подсчитать уникальныйrequest_group_id

Результат должен быть следующим:

+---------+--------------------+---------------------+--------------------------------+
|  name   |cnt(request_type(X))| cnt(request_type(Y))| cnt(distinct(request_group_id))|
+---------+--------------------+---------------------+--------------------------------+
|Michael  |          2         |         1           |      3                         |
|Joe      |          0         |         1           |      1                         |
|Sam      |          2         |         0           |      2                         |
|John     |          1         |         0           |      1                         |
|Elizabeth|          0         |         1           |      1                         |
+---------+--------------------+---------------------+--------------------------------+

Что я сделал до сих пор: (помогает получить первые два столбца)

msgDataFrame.select(NAME, REQUEST_TYPE)
            .groupBy(NAME)
            .pivot(REQUEST_TYPE, Lists.newArrayList(X, Y))
            .agg(functions.count(REQUEST_TYPE))
            .show();

Как посчитать разные request_group_id в этом выборе? Можно ли сделать в нем?

Я думаю, что это возможно только через объединение двух наборов данных (мой текущий результат + отдельная агрегация по отдельным request_group_id)