Python 为什么即使列存在于数据帧中，PySpark仍会告知列名上的键错误？

在从HDFS读取拼花文件后，我尝试将数据帧保存到snowflake中，如下所示。在将其加载到snowflake表之前，将向其添加一个ID列，该列中有序列号

 df = spark.read.parquet('file_path')
 schema = StructType([StructField("ID", LongType(), True)] + df.schema.fields[:])
 data_rdd = df.rdd.zipWithIndex()
 new_rdd = data_rdd.map(lambda row: (row[1],) + tuple(row[0].asDict()[c] for c in file_schema.fieldNames()[:-1]))
 final_df = spark.createDataFrame(new_rdd, schema)
 print(final_df.printSchema())
 final_df.show()

当我提交作业时，我可以看到数据帧的模式如下：

root
 |-- ID: long (nullable = true)
 |-- COL1: string (nullable = true)
 |-- COL2: string (nullable = true)
 |-- COL3: string (nullable = true)
 |-- COL4: string (nullable = true)
 |-- COLn: string (nullable = true)

但是错误出现在

final_df.show（）行

无
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“autocheck.py”，第66行，在
如果读取和加载拼花地板文件（文件路径）：
文件“autocheck.py”，第42行，在读取和加载拼花文件中
最终设计图显示（）
文件“/opt/hadoop/data/08/hadoop/thread/local/usercache/hdfstest/appcache/application_1603175231393_0446/container_e500_1603175231393_0446_02_000001/pyspark.zip/pyspark/sql/dataframe.py”，第350行，如图所示
文件“/opt/hadoop/data/08/hadoop/thread/local/usercache/hdfstest/appcache/application_1603175231393_0446/container_e500_1603175231393_0446_02_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py”，第1257行，在__
文件“/opt/hadoop/data/08/hadoop/thread/local/usercache/hdfstest/appcache/application_1603175231393_0446/container_e500_1603175231393_0446_02_000001/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py”，第63行，装饰
文件“/opt/hadoop/data/08/hadoop/thread/local/usercache/hdfstest/appcache/application_1603175231393_0446/container_e500_1603175231393_0446_02_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py”，第328行，在get_return_值中
py4j.protocol.Py4JJavaError:调用o131.showString时出错。
文件“autocheck.py”，第38行，在
文件“autocheck.py”，第38行，在
KeyError:'ID'

代码中的第38行是
new_rdd=data_rdd.map（lambda行：（行[1]，）+tuple（行[0].asDict（）[c]表示文件中的c_schema.fieldNames（）[：-1]）

我不明白我在这里该怎么办。我将ID列添加到lambda函数中的现有行中。但是我看到了错误
KeyError:'ID'
有没有人能告诉我我在这里犯了什么错误，我该如何改正

None
Traceback (most recent call last):
  File "autocheck.py", line 66, in <module>
    if read_and_load_parquet_files(file_path):
  File "autocheck.py", line 42, in read_and_load_parquet_files
    final_df.show()
  File "/opt/hadoop/data/08/hadoop/yarn/local/usercache/hdfstest/appcache/application_1603175231393_0446/container_e500_1603175231393_0446_02_000001/pyspark.zip/pyspark/sql/dataframe.py", line 350, in show
  File "/opt/hadoop/data/08/hadoop/yarn/local/usercache/hdfstest/appcache/application_1603175231393_0446/container_e500_1603175231393_0446_02_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__
  File "/opt/hadoop/data/08/hadoop/yarn/local/usercache/hdfstest/appcache/application_1603175231393_0446/container_e500_1603175231393_0446_02_000001/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py", line 63, in deco
  File "/opt/hadoop/data/08/hadoop/yarn/local/usercache/hdfstest/appcache/application_1603175231393_0446/container_e500_1603175231393_0446_02_000001/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/protocol.py", line 328, in get_return_value
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o131.showString.
 File "autocheck.py", line 38, in <lambda>
  File "autocheck.py", line 38, in <genexpr>
KeyError: 'ID'