在PySpark中，可以使用filter()方法遍历DataFrame并根据条件获取值。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个示例DataFrame
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])

# 根据条件过滤并获取值
filtered_df = df.filter(df.Age > 30)
filtered_values = filtered_df.collect()

# 输出过滤后的结果
for row in filtered_values:
    print(row)

输出结果为：

Row(Name='Charlie', Age=35)

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame df，包含两列（Name和Age）。然后，我们使用filter()方法根据条件df.Age > 30过滤出年龄大于30的行，并将结果存储在filtered_df中。最后，我们使用collect()方法将过滤后的结果以Row对象的形式返回，并使用循环遍历打印每一行的值。