要遍历pandas数据框的行和列，并根据某些条件打印出来，可以使用iterrows()方法来遍历行，使用iteritems()方法来遍历列。

以下是一个示例代码，演示如何遍历pandas数据框的行和列，并根据某些条件打印出来：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Paul'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历行并打印满足条件的数据
for index, row in df.iterrows():
    if row['Age'] > 25:  # 根据条件筛选
        print(f"Name: {row['Name']}, Age: {row['Age']}, Salary: {row['Salary']}")

# 遍历列并打印满足条件的数据
for column, value in df.iteritems():
    if column == 'Salary':  # 根据条件筛选
        for index, val in value.iteritems():
            if val > 60000:
                print(f"Name: {df.at[index, 'Name']}, Age: {df.at[index, 'Age']}, Salary: {val}")

此示例中，我们首先创建了一个示例数据框df。然后，我们使用iterrows()方法遍历数据框的行，并根据条件打印出满足条件的行数据。

接下来，我们使用iteritems()方法遍历数据框的列，并根据条件打印出满足条件的列数据。在这个示例中，我们遍历了'Salary'列，并打印出大于60000的数据。

请根据自己的实际需求修改条件和打印的内容。