Bem, como Trufa já mostrou, existem basicamente duas maneiras de substituir o elemento de uma tupla em um determinado índice. Converta a tupla em uma lista, substitua o elemento e converta novamente ou construa uma nova tupla por concatenação.
In [1]: def replace_at_index1(tup, ix, val):
...: lst = list(tup)
...: lst[ix] = val
...: return tuple(lst)
...:
In [2]: def replace_at_index2(tup, ix, val):
...: return tup[:ix] + (val,) + tup[ix+1:]
...:
Então, qual método é melhor, ou seja, mais rápido?
Acontece que para tuplas curtas (no Python 3.3), a concatenação é realmente mais rápida!
In [3]: d = tuple(range(10))
In [4]: %timeit replace_at_index1(d, 5, 99)
1000000 loops, best of 3: 872 ns per loop
In [5]: %timeit replace_at_index2(d, 5, 99)
1000000 loops, best of 3: 642 ns per loop
No entanto, se observarmos as tuplas mais longas, a conversão da lista é o caminho a seguir:
In [6]: k = tuple(range(1000))
In [7]: %timeit replace_at_index1(k, 500, 99)
100000 loops, best of 3: 9.08 µs per loop
In [8]: %timeit replace_at_index2(k, 500, 99)
100000 loops, best of 3: 10.1 µs per loop
Para tuplas muito longas, a conversão de lista é substancialmente melhor!
In [9]: m = tuple(range(1000000))
In [10]: %timeit replace_at_index1(m, 500000, 99)
10 loops, best of 3: 26.6 ms per loop
In [11]: %timeit replace_at_index2(m, 500000, 99)
10 loops, best of 3: 35.9 ms per loop
Além disso, o desempenho do método de concatenação depende do índice no qual substituímos o elemento. Para o método de lista, o índice é irrelevante.
In [12]: %timeit replace_at_index1(m, 900000, 99)
10 loops, best of 3: 26.6 ms per loop
In [13]: %timeit replace_at_index2(m, 900000, 99)
10 loops, best of 3: 49.2 ms per loop
Portanto: se sua tupla for curta, corte e concatene. Se for longo, faça a conversão da lista!