以下是一个示例代码，展示了如何遍历 pandas 的行，并根据其他列中的值设置列值：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'Alice'],
        'Age': [25, 30, 18, 22],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'USA', 'Canada']}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历行
for index, row in df.iterrows():
    # 根据其他列中的值设置列值
    if row['Country'] == 'USA':
        df.at[index, 'Population'] = '300 million'
    else:
        df.at[index, 'Population'] = '37 million'

# 打印结果
print(df)

这个例子中，我们创建了一个包含姓名、年龄和国家的 DataFrame。然后，我们使用 iterrows() 方法遍历每一行，获取行索引和行数据。在遍历过程中，我们根据 'Country' 列的值设置 'Population' 列的值。最后，我们打印出修改后的 DataFrame。