用 fill 和 drop 处理缺失数据
天哪……这个数据集中缺失值很多！我们来清理一下吧！基于已加载的 CSV 文件，删除包含任意空值的行，并展示结果！
请记住，您的工作区中已经有一个名为 SparkSession 的 spark！
本练习是课程的一部分
PySpark 入门
练习说明
- 在
census_dfDataFrame 中删除任何包含空值的行。 - 展示处理后的 DataFrame。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Drop rows with any nulls
census_cleaned = census_df.____
# Show the result
census_cleaned.____