对于每一行，使用PySpark以不同方式处理空值

PySpark是一个用于大规模数据处理的Python库，它提供了丰富的功能和工具来处理和分析数据。在处理空值时，可以使用不同的方式来处理，具体取决于数据的特点和需求。

以下是几种常见的处理空值的方式：

1. 删除空值：可以使用dropna()方法删除包含空值的行或列。例如，删除包含空值的行可以使用df.dropna()，删除包含空值的列可以使用df.dropna(axis='columns')。这种方式适用于数据量较大，且空值较少的情况。
2. 填充空值：可以使用fillna()方法将空值替换为指定的值。例如，将所有空值替换为0可以使用df.fillna(0)。还可以使用不同的填充策略，如使用平均值、中位数或众数填充空值。
3. 插值填充：可以使用fillna()方法的插值参数来进行插值填充。例如，使用线性插值可以使用df.fillna(method='linear')。这种方式适用于数据具有一定的趋势性，可以根据前后数据进行插值填充。
4. 自定义填充：可以根据具体业务需求自定义填充策略。例如，可以根据其他列的值进行填充，或者根据特定规则进行填充。

在PySpark中，可以使用DataFrame API来处理空值。首先，需要导入pyspark.sql模块，并创建一个SparkSession对象：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

然后，可以使用read方法读取数据，并将其转换为DataFrame对象：

df = spark.read.csv('data.csv', header=True, inferSchema=True)

接下来，可以使用DataFrame的方法来处理空值。例如，删除空值的行可以使用dropna()方法：

df = df.dropna()

填充空值可以使用fillna()方法：

df = df.fillna(0)

插值填充可以使用fillna()方法的插值参数：

df = df.fillna(method='linear')

自定义填充可以使用fillna()方法，并根据具体需求编写自定义逻辑。

对于PySpark中处理空值的更多详细信息，可以参考腾讯云的PySpark文档：PySpark文档。

请注意，以上答案仅供参考，具体的处理方式应根据实际情况和需求进行选择和调整。