RDD通过转换得到DataFrame的代码截图

由于这是一个文字交互平台，我无法直接提供代码截图。但是，我可以指导你如何在Python环境下，使用Apache Spark的pyspark库将RDD（Resilient Distributed Dataset）转换成DataFrame：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("RddToDataFrame").getOrCreate()

# 假设你有一个名为data_rdd的RDD，它可能是从文件或者其他数据源读取来的
data_rdd = spark.sparkContext.textFile("your_data_source.txt")

# 使用`createDataFrame()`函数将RDD转换为DataFrame
schema = StructType([StructField("column_name", StringType(), True)])  # 定义列结构
df = spark.createDataFrame(data_rdd, schema)

# 显示DataFrame前几行
df.show()

在这个例子中，你需要替换"your_data_source.txt"为你的实际数据源，并根据你的数据内容调整列名和数据类型。一旦完成，`df`变量就是你所需的DataFrame。

如果你想要看到代码的实际运行效果，你需要在一个支持Spark环境的环境中运行这段代码。