将RDD转为DataFrame的方式有：
1. 将RDD转换为Row，之后创建dataframe
rdd = stringCSVRDD.map(lambda p: Row(id=p[0], name=p[1], age=p[2], eyeColor=p[3]))
df = spark.createDataFrame(rdd)
通过该方式创建dataframe，书写简单，字段类型通过前100条数据类型进行自动推断。
若字段类型不能推断出，则会报异常：
ValueError: Some of types cannot be determined by the first 100 rows, please try again with sampling
此时，需使用第二种方式进行dataframe的创建，指定字段的类型
2. 通过定义schema形式
schema = StructType(
[StructField('id', LongType(), True), StructField('name', StringType(), True), StructField('age', LongType(), True),
StructField('eyeColor', StringType(), True)])
# Apply the schema to the RDD and Create DataFrame
df = spark.createDataFrame(stringCSVRDD, schema)