在Dataframe Pandas中编辑行数据

，可以使用以下方法：

1. 使用索引定位到要编辑的行数据，并通过列名进行修改。例如，假设有一个名为df的Dataframe，要编辑第2行的某一列数据，可以使用以下代码：
2. 使用索引定位到要编辑的行数据，并通过列名进行修改。例如，假设有一个名为df的Dataframe，要编辑第2行的某一列数据，可以使用以下代码：
3. 这样可以直接将第2行的某一列数据修改为新值。
4. 使用条件筛选定位到要编辑的行数据，并通过列名进行修改。例如，假设要编辑所有满足某一条件的行的某一列数据，可以使用以下代码：
5. 使用条件筛选定位到要编辑的行数据，并通过列名进行修改。例如，假设要编辑所有满足某一条件的行的某一列数据，可以使用以下代码：
6. 这样可以将满足条件的行的某一列数据修改为新值。
7. 使用apply函数对某一列或所有列的数据进行修改。例如，假设要对某一列的数据进行特定操作后修改，可以使用以下代码：
8. 使用apply函数对某一列或所有列的数据进行修改。例如，假设要对某一列的数据进行特定操作后修改，可以使用以下代码：
9. 这样可以对某一列的所有数据进行特定操作后修改。
10. 使用iterrows函数遍历每一行的数据，并进行修改。例如，假设要对每一行的某一列数据进行修改，可以使用以下代码：
11. 使用iterrows函数遍历每一行的数据，并进行修改。例如，假设要对每一行的某一列数据进行修改，可以使用以下代码：
12. 这样可以遍历每一行的数据，并将某一列数据修改为新值。

以上是几种常见的在Dataframe Pandas中编辑行数据的方法，具体根据需求和场景选择合适的方法进行操作。

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