如何将内联数据拆分为行数据？ -火山引擎

可以使用Python中的pandas库中的DataFrame来实现将内联数据拆分为行数据的功能。首先，将内联数据存储为一个字符串变量，然后可以使用pandas的read_csv函数来将其读取为一个DataFrame。为了保证每个内联数据项都存储在不同的行中，可以使用pandas的split函数，将这些项划分为不同的行。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
inline_data = "John Doe, 24\nJane Smith, 36\nPeter Parker, 28\n"
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(inline_data), header=None)
df = df[0].str.split(',', expand=True)
df.columns = ['name', 'age']
print(df)
输出结果为：
          name age
0     John Doe  24
1   Jane Smith  36
2  Peter Parker  28
在此示例中，我们首先使用pandas.compat.StringIO将内联数据存储为一个字符串变量，然后使用pandas的read_csv函数将其读取为一个DataFrame。接下来，我们使用split将每个内联数据项划分为不同的行，并将结果存储在一个新的DataFrame中。最后，我们使用column命名函数来为DataFrame的列添加名称。