Python Pyspark将行矩阵转换为数据帧或RDD

我有一个正方形的pyspark

行矩阵

，看起来像这样：

>>> row_mat.numRows()
100
>>> row_mat.numCols()
100
>>> row_mat.rows.first()
SparseVector(100, {0: 0.0, 1: 0.0018, 2: 0.1562, 3: 0.0342...})

我想运行，但它的方法只接受

数据帧

。有没有办法将此

行矩阵

转换为

数据帧

或者有更好的方法吗？

使用：

row_mat.rows.map(lambda x: (x, )).toDF()

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谢谢那真的很快，正是我想要的。