PySpark: как fillna значения в таблице данных для определенных столбцов?

у меня есть следующий образец фрейма данных:

a    | b    | c   | 

1    | 2    | 4   |
0    | null | null| 
null | 3    | 4   |

и я хочу заменить нулевые значения только в первых 2 столбцах-Столбцах "a" и "b":

a    | b    | c   | 

1    | 2    | 4   |
0    | 0    | null| 
0    | 3    | 4   |

вот код для создания образца фрейма данных:

rdd = sc.parallelize([(1,2,4), (0,None,None), (None,3,4)])
df2 = sqlContext.createDataFrame(rdd, ["a", "b", "c"])

Я знаю, как заменить все нулевые значения, используя:

df2 = df2.fillna(0)

и когда я пытаюсь это сделать, я теряю третий столбец:

df2 = df2.select(df2.columns[0:1]).fillna(0)