以下是基于Python的解决方案，其中使用了pandas库来处理数据。首先，我们需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，创建一个DataFrame对象，其中包含要分配值的特定行范围的列：

df = pd.DataFrame({'Col': [0]*10})  # 创建列含10行的DataFrame对象
row_range_start = 2  # 起始行范围
row_range_end = 7  # 结束行范围

接下来，我们将使用numpy库生成1-6之间的随机整数，并将这些整数按照等比例分配到特定的行范围中。为了实现这一点，我们需要计算每个行的权重，并使用cumsum函数计算出每个行的累计权重：

import numpy as np

num_rows = row_range_end - row_range_start + 1  # 计算行的数量
weights = np.ones(num_rows) / num_rows  # 计算每个行的权重
cum_weights = np.cumsum(weights)  # 计算每个行的累计权重

接下来，我们可以使用numpy库中的random.choice函数从1-6之间的随机整数中选择值，并按照生成的权重将其分配到特定的行中。最后，我们将更新DataFrame对象中的特定行范围的列：

df.iloc[row_range_start-1:row_range_end, 0] = np.random.choice(range(1, 7), size=num_rows, p=weights)

这将在特定的行范围中均匀分配1-6之间的随机整数。完整的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'Col': [0]*10})  # 创建列含10行的DataFrame对象
row_range_start = 2  # 起始行范围
row_range_end = 7  # 结束行范围

num_rows = row_range_end - row_range_start + 1  # 计算行的数量
weights = np.ones(num_rows) / num_rows  # 计算每个行的权重
cum_weights = np.cumsum