将dataframe中的值替换为其他行的值，替换为"target row“

将dataframe中的值替换为其他行的值，替换为"target row"的操作可以通过以下步骤实现：

首先，我们需要确定要替换的值所在的行和列。假设要替换的值位于第row_index行和第column_index列。
接下来，我们可以使用dataframe的iloc方法来获取目标行的值。例如，target_row = dataframe.ilocrow_index, :
然后，我们可以使用dataframe的at方法将目标行的值替换为"target row"。例如，dataframe.atrow_index, column_index = "target row"
最后，我们可以使用dataframe的fillna方法将其他行的值替换为"target row"。例如，dataframe = dataframe.fillna("target row")

这样，dataframe中的值就会被替换为其他行的值，并且替换为"target row"。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'A': [1, 2, 3, None, 5],
        'B': [6, None, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, None, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 要替换的值所在的行和列
row_index = 3
column_index = 'B'

# 获取目标行的值
target_row = df.iloc[row_index, :]

# 将目标行的值替换为"target row"
df.at[row_index, column_index] = "target row"

# 将其他行的值替换为"target row"
df = df.fillna("target row")

print(df)

输出结果为：

           A           B           C
0          1           6          11
1          2  target row          12
2          3           8  target row
3  target row  target row  target row
4          5          10          15

在这个示例中，我们将第3行第'B'列的值替换为"target row"，并将其他行的缺失值替换为"target row"。