张工（以下简称张）：嘿，李工，最近我们在晋中地区推行的大数据中台项目进展如何了？
李工（以下简称李）：进展不错。我们正在将大数据中台应用于晋中的多个领域，比如交通、医疗等。你那边有什么新进展吗？
张：我这边主要负责数据清洗和预处理的部分。我发现我们需要一个更高效的方案来处理大量的交通数据。你有什么建议吗？
李：可以试试使用Spark进行数据处理。它非常适合处理大规模的数据集。我们已经在晋中的项目中使用了Spark，并且效果很好。
张：听起来不错。你能给我一些具体的代码示例吗？
李：当然可以。这是一个简单的例子，用于读取CSV文件并进行基本的数据清洗：
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("DataCleaning").getOrCreate()
# 读取CSV文件
df = spark.read.csv("traffic_data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 数据清洗
cleaned_df = df.dropna() # 删除空值
cleaned_df = cleaned_df.filter(cleaned_df['speed'] > 0) # 过滤速度小于等于0的数据
# 保存清洗后的数据
cleaned_df.write.csv("cleaned_traffic_data.csv")
]]>
张：这个例子很有帮助！我会把它整合到我们的项目中去。对了，你们那边有没有现成的方案可以下载参考一下？
李：有的。你可以访问我们的GitHub仓库，里面有一个完整的解决方案，包括数据处理和分析的部分。链接是：[GitHub链接]。
张：太好了，谢谢你的帮助！我会仔细研究一下这个方案。