完成与行相关的工作后，更改列上的数据。

下面是一个示例代码，展示了如何在完成与行相关的工作后，更改列上的数据：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 6000, 7000],
        'Department': ['HR', 'Marketing', 'Finance']}

df = pd.DataFrame(data)

# 完成与行相关的工作
df['Age'] = df['Age'] + 1  # 将年龄增加1岁

# 更改列上的数据
df['Salary'] = df['Salary'] * 1.1  # 将薪水增加10%

# 打印结果
print(df)

这段代码首先使用pandas库创建了一个包含姓名、年龄、薪水和部门的示例数据集。然后，我们完成了与行相关的工作，将每个人的年龄增加了1岁。接下来，我们更改了列上的数据，将每个人的薪水增加了10%。最后，我们打印出了更新后的数据集。

输出结果如下：

   Name  Age  Salary  Department
0   Tom   26  5500.0          HR
1  Nick   31  6600.0   Marketing
2  John   36  7700.0     Finance

可以看到，年龄和薪水的数据已经按照我们的要求进行了更改。