当对数据帧中的某些值使用for循环时，DataFrame的真值不明确

是因为DataFrame是一种二维的数据结构，它由行和列组成。在使用for循环遍历DataFrame时，循环的对象是DataFrame的列名而不是每个单独的值。因此，在循环中使用DataFrame的列名进行条件判断时，会导致真值不明确的情况。

为了解决这个问题，可以使用DataFrame的迭代器iterrows()来遍历每一行，并对每一行的值进行操作。iterrows()方法返回一个迭代器，每次迭代返回一个包含行索引和行数据的元组。通过解构元组，可以获取行索引和行数据，然后对行数据进行操作。

以下是一个示例代码，展示如何使用iterrows()方法来遍历DataFrame并对每一行的值进行操作：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 28, 30],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用iterrows()方法遍历DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    # 获取行数据
    name = row['Name']
    age = row['Age']
    city = row['City']
    
    # 对行数据进行操作
    # 例如，打印每个人的信息
    print(f"Name: {name}, Age: {age}, City: {city}")

在上述示例中，我们使用iterrows()方法遍历DataFrame，并通过解构元组获取行索引和行数据。然后，我们可以对行数据进行任何操作，例如打印每个人的信息。

需要注意的是，使用iterrows()方法遍历DataFrame的效率可能较低，特别是当DataFrame较大时。在实际开发中，如果需要对DataFrame进行复杂的操作，推荐使用向量化的操作，例如使用apply()方法或者使用pandas的其他高级功能来处理数据。这样可以提高代码的效率和可读性。

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