如何遍历Spark Row数据？遍历行为与文档描述不符的问题

我在查看Spark 3.1.3官方文档中关于pyspark.sql.Row的说明时，看到文档指出key in row会搜索Row的键，但实际测试时，使用for thing in row遍历Row对象，得到的却是值而非键，和预期不符。

以下是我的测试代码：

data = [{"ID": '  ', "PostCode": ' A ', "Value": 121.44, "Truth": True},
        {"ID": None, "PostCode": '',  "Value": 300.01, "Truth": False},
        {"ID": None, "PostCode": ' C', "Value": 10.99, "Truth": None},
        {"ID": '',   "PostCode": 'E ', "Value": 33.87, "Truth": True}
        ]
df = spark.createDataFrame(data)
df.show()
cols = [f"any({col} is not null AND trim({col}) != '') as {col}_any_isnot_null_or_empty" for col in df.columns]
rows = df.selectExpr(cols)
rows.show()

row = rows.collect()[0]
print(type(row))
asdict = row.asDict()
for key, val in asdict.items():
    print(key, val)
print()
print()
for thing in row:
    print(thing, row[thing])

输出结果：

<class 'pyspark.sql.types.Row'>
ID_any_isnot_null_or_empty False
PostCode_any_isnot_null_or_empty True
Truth_any_isnot_null_or_empty True
Value_any_isnot_null_or_empty True


False False
True True
True True
True True

通过asDict()方法遍历可以正常得到键值对，符合预期；但直接遍历Row对象时只能拿到值，这和文档描述的逻辑似乎矛盾，请问我哪里理解错了？

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kyl