利用ratings.csv和movies.csv，编程实现RDD转Data f r a me

首先，我们需要加载`ratings.csv`和`movies.csv`文件并将它们转换为RDD对象。然后，我们可以使用SparkSession来将RDD对象转换为DataFrame对象。

以下是示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("RDD to DataFrame").getOrCreate()

# 加载ratings.csv文件
ratings_rdd = spark.sparkContext.textFile("ratings.csv") \
    .map(lambda line: line.split(","))

# 创建ratings DataFrame
ratings_df = spark.createDataFrame(ratings_rdd, schema=["userId", "movieId", "rating", "timestamp"])

# 加载movies.csv文件
movies_rdd = spark.sparkContext.textFile("movies.csv") \
    .map(lambda line: line.split(","))

# 创建movies DataFrame
movies_df = spark.createDataFrame(movies_rdd, schema=["movieId", "title", "genres"])

# 显示ratings和movies DataFrame对象的前5行数据
ratings_df.show(5)
movies_df.show(5)

注意，这里我们使用`map()`函数将每一行数据转换为一个列表对象，然后使用`createDataFrame()`函数将RDD对象转换为DataFrame对象，并指定列名。最后，我们使用`show()`函数来查看DataFrame对象的前5行数据。