取出df中的3行，替换成2行数据

如果你要将DataFrame中的某一行替换成另外一行数据，可以使用`pandas.DataFrame.loc`方法或`pandas.DataFrame.iloc`方法来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 6, 7, 8], 'c': [9, 10, 11, 12]})

# 要替换的行数据
new_row_data = [13, 14, 15]

# 将原始DataFrame中的第1行和第3行替换成新的行数据
df.loc[[0, 2]] = new_row_data

# 打印输出结果
print(df)

上述代码中，我们首先创建了一个DataFrame，然后定义了要替换的行数据`new_row_data`，这里假设要将第1行和第3行替换成新的行数据。使用`.loc`方法可以选取DataFrame中指定的行和列，然后将其替换成新的行数据。最后，我们打印输出替换后的DataFrame。

需要注意的是，要替换的新的行数据的列数必须与原来的行数据的列数一致，否则会出现“ValueError: cannot set a row with mismatched columns”错误。如果新的行数据的列数少于原来的行数据的列数，可以在新的行数据中添加NaN或None等缺失值来补齐列数。如果新的行数据的列数多于原来的行数据的列数，可以在`.loc`方法中指定要替换的列的索引，或者使用`.reindex()`方法来调整列的顺序。