在Pandas中，可以使用多种方法遍历DataFrame中的数据。以下是几种常见的方法：
基于索引遍历DataFrame的每一行。
基于行号遍历DataFrame的每一行, 该方式通过行号获取行数据信息，格式为Series，无法获取改行的index信息。
使用iterrows()遍历DataFrame的每一行。
使用itertuples()遍历DataFrame的每一行，返回一个元组。
使用apply()函数遍历DataFrame的每一行或列。

示例代码：

import pandas as pd# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 使用索引遍历DataFrame的每一行
for index in df.index:print(f"Index: {index}, Row: {df.loc[index]}")# 基于行号遍历DataFrame的每一行
for i in range(df.shape[0]):print(f"Index: {df.loc[i].index}, Row: {df.iloc[i]}")#第一行的CD列赋值100
df.iloc[[0],[2,3]] = 100   # 使用iterrows遍历每一行
for index, row in df.iterrows():print(f"Index: {index}, Row: {row}")# 使用itertuples遍历每一行
for row in df.itertuples():print(f"Index: {row.Index}, Row: {row}")# 使用apply函数遍历每一行
df.apply(lambda row: print(row.values), axis=1)

apply() 函数可以对DataFrame中的每个元素应用一个函数。