下面是一个示例代码，展示了如何遍历字典RDD并将值分配给数据框列。

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType, StructType, StructField

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("RDD to DataFrame").getOrCreate()

# 创建字典RDD
dict_rdd = spark.sparkContext.parallelize([{"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}])

# 定义数据框模式
schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])

# 将字典RDD转换为数据框
df = spark.createDataFrame(dict_rdd, schema)

# 显示数据框内容
df.show()

这段代码首先创建了一个SparkSession对象。然后，使用parallelize方法创建了一个包含两个字典的字典RDD。接下来，定义了数据框的模式，其中包含了name和age两个列。最后，使用createDataFrame方法将字典RDD转换为数据框，并通过show方法显示了数据框的内容。