SparkSession.createDataFrame，这是发动机罩下使用的，需要一个RDD/list的 Row/ tuple/list/
*或者dict
pandas.DataFrame，除非用模式DataType设置。尝试将float转换为元组，如下所示：
myFloatRdd.map(lambda x: (x, )).toDF()
甚至更好：
from pyspark.sql import Row
row = Row("val") # Or some other column name
myFloatRdd.map(row).toDF()
要从DataFrame标量列表创建一个，您必须SparkSession.createDataFrame直接使用并提供一个模式***：
from pyspark.sql.types import FloatType
df = spark.createDataFrame([1.0, 2.0, 3.0], FloatType())
df.show()
## +-----+
## |value|
## +-----+
## | 1.0|
## | 2.0|
## | 3.0|
## +-----+
但对于一个简单的范围，最好使用SparkSession.range：
from pyspark.sql.functions import col
spark.range(1, 4).select(col("id").cast("double"))
*不再受支持。
** Spark sql还为Python对象公开的模式推断提供了有限的支持__dict__。
***仅在Spark 2.0或更高版本中受支持。
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