下面是关于“pyspark创建DataFrame的几种方法”的完整攻略：
在PySpark中，DataFrame是一个结构化的数据表格，具有行和列，类似于关系型数据库表格。每一列的数据类型相同，可以通过相应的数据源加载到PySpark中。创建DataFrame是进行数据处理和分析的第一步。
用户可以先通过SparkContext来创建一个RDD，然后利用自定义schema将RDD转换为DataFrame。具体代码如下：
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import Row
sc = spark.sparkContext
datas = sc.parallelize([(1001, "Tom", 28), (1002, "Jerry", 22), (1003, "John", 21)])
schema = StructType([StructField("id", LongType(), True),StructField("name", StringType(), True), StructField("age", IntegerType(), True)])
datas = datas.map(lambda x: Row(x[0], x[1], x[2]))
df1 = spark.createDataFrame(datas, schema)
df1.show()
在上述示例中，我们首先用创建SparkContext，然后通过parallelize方法创建一个包含三个Tuple的RDD，每个Tuple包含id、name和age三个字段。接着，我们构造一个schema，其中包括id（Long）、name（String）、age（Integer）三个字段。将RDD中的每个Tuple转换为一个Row对象，最后用createDataFrame方法将RDD转换为DataFrame。
Spark支持多种数据格式，可以直接从数据源（如HDFS、本地文件、数据库等）加载数据并将其转换为DataFrame，具体代码如下：
df2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("file:///path/to/file.csv")
df2.show()
在此示例中，我们使用spark.read来读取文件，指定文件格式为csv，然后使用.option方法指定数据头，最后用.load方法将指定的文件路径转换为DataFrame。
上述两种方法是PySpark创建DataFrame的常用方式，我们还可以利用DataFrame的API和UDF以及其他库（如pandas等）对数据进行进一步处理和分析。为了更好地利用PySpark进行数据处理和分析，我们需要掌握DataFrame的相关API，并结合具体业务场景进行灵活运用。
以上就是“pyspark创建DataFrame的几种方法”的完整攻略。
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