可以使用iterrows（）函数遍历pandas dataframe，并使用shift（）函数来比较当前行和前一行的值。如果当前行的值小于前一行的值，则可以使用drop（）函数删除该行。

例如，考虑以下示例DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A':[10, 5, 8, 6, 12], 'B':[20, 15, 18, 14, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出：

    A   B
0  10  20
1   5  15
2   8  18
3   6  14
4  12  22

现在，我们将使用iterrows（）函数和shift（）函数遍历DataFrame，并使用drop（）函数删除行：

for index, row in df.iterrows():
    if index > 0:
        if (row['A'] < df.loc[index-1, 'A']) or (row['B'] < df.loc[index-1, 'B']):
            df = df.drop(index)
            
print(df)

输出：

    A   B
0  10  20
2   8  18
4  12  22

在此示例中，我们遍历DataFrame并比较当前行的值与前一行的值。如果当前行的任一值都小于前一行的值，则使用drop（）函数删除该行。最后，我们打印输出已更新的DataFrame。

请注意，此解决方案仅删除相邻行之间的不合格行。如果要删除连续的不合格行，则需要进行额外的编码。