在Spark中进行数据清洗通常包括以下几个步骤：
drop()方法删除包含缺失值的行或使用fillna()方法填充缺失值。val cleanedData = rawData.na.drop()
dropDuplicates()方法删除重复的行。val cleanedData = rawData.dropDuplicates()
withColumn()方法将数据列的类型转换为正确的类型。val cleanedData = rawData.withColumn("age", col("age").cast(IntegerType))
val cleanedData = rawData.filter(col("age") > 0)
val cleanedData = rawData.withColumn("name", trim(col("name")))
通过以上步骤，可以对数据进行清洗，使其符合分析需求。
