满足条件时，将某行值替换为其他行之和

是一个涉及数据处理和计算的问题。具体来说，可以通过以下步骤来实现：

首先，需要明确满足什么条件时进行替换操作。例如，可以设定当某行的特定列满足某个条件时，将该行的值替换为其他行中特定列的和。
接下来，需要遍历数据集中的每一行，并检查满足条件的行。
对于满足条件的行，需要计算其他行中特定列的和。可以使用循环或者聚合函数来实现这一步骤。
最后，将计算得到的和值替换满足条件的行中的特定列。

下面是一个示例代码，用于说明如何实现这个功能：

import pandas as pd

# 假设数据集存储在一个名为data的DataFrame中，特定列为column_to_replace，条件为condition_column满足某个值
data = pd.DataFrame({'column_to_replace': [1, 2, 3, 4, 5],
                     'condition_column': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A']})

# 遍历数据集中的每一行
for index, row in data.iterrows():
    # 检查满足条件的行
    if row['condition_column'] == 'A':
        # 计算其他行中特定列的和
        sum_value = data[data['condition_column'] == 'B']['column_to_replace'].sum()
        # 将和值替换满足条件的行中的特定列
        data.at[index, 'column_to_replace'] = sum_value

print(data)

在这个示例中，我们使用了Python的pandas库来处理数据。首先，我们创建了一个包含两列的DataFrame，其中一列是需要替换的列，另一列是条件列。然后，我们遍历数据集中的每一行，检查满足条件的行，并计算其他行中特定列的和。最后，将计算得到的和值替换满足条件的行中的特定列。

请注意，这只是一个示例代码，具体实现方式可能因实际情况而异。另外，根据具体的需求和数据集大小，可能需要考虑性能优化的问题。

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