非常抱歉，我之前的回答有误。在循环遍历 DataFrame 并修改列时，使用 iterrows() 方法并直接对行进行赋值是不会成功修改原始 DataFrame 的。

要正确地修改 DataFrame 中的列，可以使用 .loc 属性来访问和修改特定位置的值。以下是正确的示例代码：

import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou']}
df = pd.DataFrame(data)
# 循环修改列
for index, row in df.iterrows():
    df.loc[index, "Name"] = '123'
# 保存为 CSV 文件
df.to_csv('modified_data.csv', index=False)
在上述代码中，我们使用 iterrows() 方法迭代 DataFrame 的每一行，并使用 .loc[index, column] 来修改特定位置的值。在这个示例中，我们将 "Name" 列的值修改为 "123"。
 
最后，我们使用 to_csv() 方法将修改后的 DataFrame 保存为名为 modified_data.csv 的文件。
 
对于较大的数据集，使用 iterrows() 可能会导致性能问题。如果可能的话，尽量使用向量化操作或其他效率更高的方法来修改 DataFrame。
 
再次对之前的错误回答表示歉意，并感谢您的理解！如果还有任何问题，请随时提问。