SBI証券のポートフォリオ情報をPythonでスクレイピング:DataFrameでのデータの編集方法について。

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1	保有数量	取得単価	現在値	外貨建評価損益	カテゴリー
20	VEA?バンガード FTSE先進国市場(除く米国) ETF	VEA?バンガード FTSE先進国市場(除く米国) ETF	現買 現売 定期	現買 現売 定期	
31	35	34.54	41.29	236.25	
42	VTI?バンガード トータルストックマーケットETF	VTI?バンガード トータルストックマーケットETF	現買 現売 定期	現買 現売 定期	
53	8	142.79	168.9	208.88	
64	VWO?バンガード FTSEエマージングマーケッツETF	VWO?バンガード FTSEエマージングマーケッツETF	現買 現売 定期	現買 現売 定期	
75	13	35.3	43.27	103.61	
8

上記のようなデータフレームを取得したあとに
・商品列を作って、偶数行に存在するVEAなどに置き換えることはできのでしょうか？df_data['商品名'] = shouhin
・その上でVEAなどが記載されている偶数行は削除したいです。

目標

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1	保有数量	取得単価	現在値	外貨建評価損益	商品名
2
3(1)	35	34.54	41.29	236.25	VEA
4	
5(3)	8	142.79	168.9	208.88	VTI
6	
7(5)	13	35.3	43.27	103.61	VWO
8

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1# SBIにログイン
2def connect_sbi(ACCOUNT, PASSWORD, name):
3
4    driver = webdriver.Chrome(executable_path=DRIVER_PATH, chrome_options=options)
5    driver.implicitly_wait(1)
6
7    # SBI証券のトップ画面を開く
8    driver.get('https://www.sbisec.co.jp/ETGate')
9
10    # ユーザーIDとパスワード
11    input_user_id = driver.find_element_by_name('user_id')
12    input_user_id.send_keys(ACCOUNT)
13    input_user_password = driver.find_element_by_name('user_password')
14    input_user_password.send_keys(PASSWORD)
15    
16    # ログインボタンをクリック
17    driver.find_element_by_name('ACT_login').click()
18
19    return driver
20
21# 取得株の取得。
22def get_ja_data(driver):
23    # 遷移するまで待つ
24    time.sleep(4)
25
26    # ポートフォリオの画面に遷移
27    driver.find_element_by_xpath('//*[@id="link02M"]/ul/li[3]/a/img').click()
28    driver.find_element_by_xpath('//*[@id="navi02P"]/ul/li[2]/div/a').click()
29    
30
31    # 文字コードをUTF-8に変換
32    html = driver.page_source.encode('utf-8')
33
34    # BeautifulSoupでパース
35    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
36
37    # 株式
38    table_data = soup.find_all("table", cellpadding="1", cellspacing="1", width="100%") 
39
40    # 米国株式（現物/特定預り）
41    df_stock_specific = pd.read_html(str(table_data), header=0)[0]
42    df_stock_specific = format_data(df_stock_specific, '', '')
43    df_ja_result = df_stock_specific
44    #df_ja_result['Totalamount'] = df_ja_result['保有数量'] * df_ja_result['現在値']
45
46    return df_ja_result
47
48def format_data(df_data, category, fund):
49    # 必要な列のみ抽出
50    df_data = df_data.loc[:, ['保有数量', '取得単価', '現在値', '外貨建評価損益']]
51    if category != '':
52        df_data['カテゴリー'] = category
53    if fund != '':
54        df_data['ファンド名'] = fund
55
56    return df_data