You can iterate over a pandas dataframe using the "iterrows()" method. Here's an example:

```
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

for index, row in df.iterrows():
    print(index, row['A'], row['B'], row['C'])
```

Note that iterating over a dataframe using iterrows() can be slow for large datasets, as it returns a new pandas series for each row, which can be memory-intensive. In such cases, it may be more efficient to use vectorized operations, or to use the "itertuples()" method, which is faster but less flexible than iterrows().
 คุณสามารถวนซ้ำบน dataframe ของ pandas ได้โดยใช้เมธอด "iterrows()" นี่คือตัวอย่าง: ``` นำเข้าแพนด้าเป็น pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8 , 9]}) สำหรับดัชนี แถวใน df.iterrows(): print(index, row['A'], row['B'], row['C']) ``` โปรดทราบว่าการวนซ้ำบน dataframe การใช้ iterrows() อาจช้าสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เนื่องจากจะส่งกลับชุดแพนด้าใหม่สำหรับแต่ละแถว ซึ่งอาจต้องใช้หน่วยความจำมาก ในกรณีเช่นนี้ การใช้การดำเนินการแบบเวกเตอร์ หรือใช้เมธอด "itertuples()" อาจมีประสิทธิภาพมากกว่า ซึ่งเร็วกว่าแต่ยืดหยุ่นน้อยกว่า iterrows()
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence