在Apache Spark中，如果使用"dropMalformed"选项处理包含错误数据的DataFrame时，有时可能会出现不返回正确结果的问题。以下是一个可能的解决方法，包含代码示例：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}

object DropMalformedExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建SparkSession
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("DropMalformedExample")
      .master("local")
      .getOrCreate()

    // 创建一个包含错误数据的DataFrame
    val data = Seq(
      ("Alice", 25),
      ("Bob", "30"), // 错误数据，年龄应该是整数类型
      ("Charlie", 35)
    )
    val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age")

    // 使用"dropMalformed"选项处理DataFrame，并返回新的DataFrame
    val cleanedDf = dropMalformed(df)

    // 打印新的DataFrame
    cleanedDf.show()
  }

  def dropMalformed(df: DataFrame): DataFrame = {
    import org.apache.spark.sql.functions._
    import df.sparkSession.implicits._

    // 定义一个UDF来检查数据是否有效
    val isValid = udf((age: String) => age.matches("""\d+"""))

    // 使用"drop"函数和"isValid" UDF来筛选有效数据
    df.filter(isValid($"age"))
  }
}

在上述代码中，我们首先创建了一个包含错误数据的DataFrame。然后，我们定义了一个名为"dropMalformed"的函数，该函数使用了"drop"函数和自定义的UDF来筛选有效的数据。最后，我们调用"dropMalformed"函数来处理DataFrame，并打印出结果。

请注意，这只是一个可能的解决方法。根据实际情况，可能需要根据数据的特点和需求进行适当的调整。