我有一个用pyspark编写的代码，它基本上做了一些转换。

df2=df1.select('*',F.explode(F.col('UseData')).alias('UseData1'))\
           .select('*',F.explode(F.col('UseData1')).alias('UseData2'))\
           .drop('UseData','UseData1','value')\
           .select('*',F.explode(F.col('point'))).drop('point')\
           .withColumn('label',F.col('UseData2.label')).filter(F.col('label')=='jrnyCount')\
           .withColumn('value',F.col('UseData2.value'))\
           .withColumn('datetime',F.col('UseData2.datetime'))\
           .withColumn('latitude',F.col('col.latitude')).withColumn('longitude',F.col('col.longitude'))\
           .drop('col','UseData2')\
           .where(F.col('latitude').isNotNull() | F.col('longitude').isNotNull())

如果由于输入Dataframedf1中的坏数据而发生任何异常，是否有任何方法可以捕获？由于作业是在不同节点上的多个执行器中执行的，如何确保如果上面的任何一行中有任何错误，代码不会失败，并且忽略了错误数据？任何帮助都将受到高度赞赏。