将dataframe通过.rdd转换为rdd后怎么将转换后的rdd内的row去掉？即怎么将转换后的rdd编程单纯的数据记录而没有row等格式限定

将DataFrame通过`.rdd`转换为RDD后，可以使用`.map(lambda x: x[0])`或`.map(lambda x: x.asDict())`来将RDD中的Row对象转换为字典或仅保留其中的数据记录。

例如，假设有一个DataFrame `df`，其中有两列`id`和`value`：

+---+-----+
| id|value|
+---+-----+
|  1|  0.1|
|  2|  0.2|
|  3|  0.3|
+---+-----+

首先可以将DataFrame转换为RDD，并使用`map()`将每个行对象(row object)转换为字典：

rdd = df.rdd.map(lambda x: x.asDict())

这将返回一个RDD，其中每个元素都是一个字典，格式为：

{'id': 1, 'value': 0.1}
{'id': 2, 'value': 0.2}
{'id': 3, 'value': 0.3}

或者，您可以使用`map()`将每个行对象(row object)转换为一个元组(tuple)，只保留其中的数据记录：

rdd = df.rdd.map(lambda x: (x['id'], x['value']))

这将返回一个RDD，其中每个元素都是一个元组，格式为：

(1, 0.1)
(2, 0.2)
(3, 0.3)

注意，这里的`x`是指DataFrame中的每一行(row)，而`x['id']`和`x['value']`是指每一行(row)中的`id`和`value`列。