要在不使用嵌套循环的情况下迭代pandas数据框，可以使用iterrows()函数或itertuples()函数。

下面是使用iterrows()函数迭代pandas数据框的示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用iterrows()函数迭代数据框
for index, row in df.iterrows():
    print(row['Name'], row['Age'], row['City'])

输出结果为：

Tom 28 London
Nick 32 New York
John 25 Paris

下面是使用itertuples()函数迭代pandas数据框的示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用itertuples()函数迭代数据框
for row in df.itertuples():
    print(row.Name, row.Age, row.City)

输出结果为：

Tom 28 London
Nick 32 New York
John 25 Paris

使用这两种方法可以在不使用嵌套循环的情况下迭代pandas数据框的每一行。