首先我们需要了解pandas和sparkdataframe的区别，pandas是一个Python数据分析库，而Spark是一个快速、通用的分布式计算系统，Spark提供了一个名为Spark SQL的模块，用于处理结构化数据。Pandas使用一个分布式架构来处理数据，而Spark使用的是一个分布式文件系统。因此，当我们需要与大规模的数据集进行处理时，我们经常使用Spark。

下面是将pandas转换为sparkdataframe的步骤示例：

首先我们需要创建一个pandas DataFrame

import pandas as pd
data = {‘name’: [‘Alice’, ‘Bob’, ‘Charlie’], ‘age’: [25, 30, 35]}
pandasDF = pd.DataFrame(data)

将pandas DataFrame转换为spark DataFrame

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName(“pandasToSparkDF”).getOrCreate()
sparkDF = spark.createDataFrame(pandasDF)

显示spark DataFrame的数据

sparkDF.show()

接下来是将sparkdataframe转换为pandas的步骤：

首先我们需要创建一个spark DataFrame

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName(“sparkDFToPandas”).getOrCreate()

data = [(‘Alice’, 25), (‘Bob’, 30), (‘Charlie’, 35)]
columns = [‘name’, ‘age’]
sparkDF = spark.createDataFrame(data, columns)

将spark DataFrame转换为pandas DataFrame

pandasDF = sparkDF.toPandas()

显示pandas DataFrame的数据

print(pandasDF)

以上是将pandas和sparkdataframe相互转换的详细攻略，其中包括了两条示例的说明。需要注意的是，在实际应用中，数据集的大小会对转换的效率产生影响，因此需要根据实际情况来选择使用哪种转换方式。