狗信息解析
您已经对初始数据集进行了大量清理，但现在需要更深入地分析数据。关于图像中出现的狗的类型以及图像的一些细节，出现了几个问题。您意识到，要回答这些问题，需要将数据处理为特定的数据类型。在使用之前，您需要创建一个用于表示狗详细信息的架构/类型。
joined_df DataFrame 与您上一次定义时相同，并且已经导入了 pyspark.sql.types。
本练习是课程的一部分
使用 PySpark 进行数据清洗
练习说明
- 从 DataFrame 中选择表示狗详细信息的列，并显示前 10 行且不截断。
- 像之前一样创建一个新的架构，使用 breed、start_x、start_y、end_x 和 end_y 作为名称。请确保为架构中每个字段指定正确的数据类型（所有数值字段都是整数）。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Select the dog details and show 10 untruncated rows
print(joined_df.____.show(____, truncate=____))
# Define a schema type for the details in the dog list
DogType = ____([
StructField("breed", ____, False),
StructField("start_x", ____, False),
____,
____,
____
])