話不多說，先看怎麼修改某一列的最大值。
那首先就要先找到該列的最大值：

import numpy as np
import  pylab as plt
plt.style.use("ggplot")
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A":[1,2,333,444,5,6],"B":[2,2,56,784,1,90]})
print(df)

df：

     A    B
0    1    2
1    2    2
2  333   56
3  444  784
4    5    1
5    6   90

看一列的最大值

print(df.loc[:,"A"].max())

輸出：444
這裡涉及到了loc的用法，iloc與loc都是dataframe常用的索引方式，個人認為loc可能用的更多一點。loc是基於標籤的索引方式，iloc是基於位置座標的。
例如在上個語句中，loc[:,“A”]。：表示行取得是所有的行，列則為"A"列，那麼這樣索引得到的就是A列所有值，之後再取max就得到了最大值。
若要修改最大值為90：

df.loc[df["A"]==df.loc[:,"A"].max(),"A"]  = 90
print(df)

輸出：

     A    B
0    1    2
1    2
 
    2
2  333   56
3   90  784
4    5    1
5    6   90

這裡是loc函式用的最多的形式。個人理解：loc裡面兩個引數分別是條件（取哪一行）與取哪一列（位置）。

df.loc[df["A"]==df.loc[:,"A"].max(),"A"]

中的前半段

df["A"]==df.loc[:,"A"].max()

即索引的條件，也就把行給限制了，就是隻能取A列值為最大的那一行，但是行找到了，列怎麼確定呢，就是逗號後面的"A"的作用了，在精確定位到該數後，替換為90即可。