在Dataframe Pandas中编辑行数据
，可以使用以下方法：
- 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：
- 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：
- 这样可以直接将第2行的某一列数据修改为新值。
- 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：
- 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：
- 这样可以将满足条件的行的某一列数据修改为新值。
- 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：
- 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：
- 这样可以对某一列的所有数据进行特定操作后修改。
- 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：
- 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：
- 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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