要比较两个仅有一行的PySpark数据框并对其进行修改，你可以使用以下步骤：

1. 创建两个只有一行的数据框。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data1 = [("Alice", 25, "Female")]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["name", "age", "gender"])

data2 = [("Bob", 30, "Male")]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["name", "age", "gender"])

2. 使用exceptAll()方法比较两个数据框并找到差异的行。

diff_df = df1.exceptAll(df2)

3. 使用collect()方法获取差异行的数据。

diff_row = diff_df.collect()[0]

4. 对差异行进行修改。

diff_row = ("Charlie", 35, "Male")

5. 将修改后的差异行添加回原始数据框中。

updated_df = df2.union(spark.createDataFrame([diff_row], df2.schema))

完整的代码示例如下所示：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

data1 = [("Alice", 25, "Female")]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["name", "age", "gender"])

data2 = [("Bob", 30, "Male")]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["name", "age", "gender"])

diff_df = df1.exceptAll(df2)
diff_row = diff_df.collect()[0]
diff_row = ("Charlie", 35, "Male")
updated_df = df2.union(spark.createDataFrame([diff_row], df2.schema))

updated_df.show()

这将输出以下结果：

+-------+---+------+
|   name|age|gender|
+-------+---+------+
|    Bob| 30|  Male|
|Charlie| 35|  Male|
+-------+---+------+

在这个示例中，我们首先创建了两个只有一行的数据框，然后使用exceptAll()方法找到差异的行，再使用collect()方法获取差异行的数据。然后，我们对差异行进行修改，并将修改后的差异行添加回原始数据框中，最后显示更新后的数据框。