Spark DataFrame的缺失值填充（`df

Spark DataFrame的缺失值填充（df.na.fill）在处理不同数据类型时可以产生不同的结果。本文将详细介绍df.na.fill方法在不同数据类型下的填充结果，并提供相应的源代码示例。

Spark是一个强大的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。其中的DataFrame是一种高级数据结构，类似于关系型数据库中的表格。在实际数据处理中，我们经常会遇到缺失值的情况。df.na.fill方法提供了一种方便的方式来填充DataFrame中的缺失值。

下面我们将分别讨论不同数据类型下的填充结果。

1. 数值类型（Numeric Type）

对于数值类型的列，df.na.fill方法将缺失值用指定的值进行填充。以下是一个示例代码：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spa