遍历给定的数据框可以使用以下代码示例解决：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Tom', 'Kelly'],
        'Age': [25, 28, 21, 32],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历数据框的每一行
for index, row in df.iterrows():
    print(f"Index: {index}")
    print(f"Name: {row['Name']}")
    print(f"Age: {row['Age']}")
    print(f"City: {row['City']}")
    print()

# 遍历数据框的每一列
for column in df.columns:
    print(f"Column: {column}")
    print(df[column])
    print()

此代码示例使用Pandas库创建一个示例数据框，并展示了两种遍历数据框的方法：

1. 使用iterrows()方法遍历数据框的每一行。在每一次循环中，可以通过row变量获取当前行的数值，并通过列名访问对应的值。

2. 使用columns属性遍历数据框的每一列。在每一次循环中，可以通过列名访问列的数值。