将4行数据读入一行pandas数据帧

可以使用pandas库中的concat函数。具体步骤如下：

导入pandas库：

import pandas as pd

创建一个包含4行数据的列表，每行数据为一个字典，字典的键为列名，值为对应的数据：

data = [
    {'col1': value1, 'col2': value2, 'col3': value3, 'col4': value4},
    {'col1': value5, 'col2': value6, 'col3': value7, 'col4': value8},
    {'col1': value9, 'col2': value10, 'col3': value11, 'col4': value12},
    {'col1': value13, 'col2': value14, 'col3': value15, 'col4': value16}
]

使用concat函数将列表中的字典数据合并为一个数据帧：

df = pd.concat([pd.DataFrame(data[i], index=[0]) for i in range(len(data))], ignore_index=True)

这样就将4行数据读入一行pandas数据帧中了。其中，data是包含4行数据的列表，每行数据为一个字典；df是合并后的数据帧。

注意：上述代码中的value1、value2等表示具体的数据值，col1、col2等表示列名。根据实际情况替换这些值即可。

火花数据帧

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星火数据帧和Pandas数据帧的区别是什么？我的理解是，Pandas数据框架主要用于将CSV数据读入DF，在DF中，Spark数据帧用于将弹性分布式数据( RDD )加载到数据帧中，并且可以操作数据帧。请分享你的反馈

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