要遍历pandas数据帧以生成日期范围，您可以使用pandas的date_range()函数和iterrows()方法。以下是一个示例代码，演示如何遍历数据帧并生成日期范围：

import pandas as pd

# 创建一个包含日期的数据帧
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-05')})

# 遍历数据帧并生成日期范围
for index, row in df.iterrows():
    date = row['date']
    date_range = pd.date_range(start=date, periods=3)  # 生成以当前日期为起始的日期范围，此处为3天
    print(f"日期范围：{date_range}")

输出结果如下所示：

日期范围：DatetimeIndex(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
日期范围：DatetimeIndex(['2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
日期范围：DatetimeIndex(['2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
日期范围：DatetimeIndex(['2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
日期范围：DatetimeIndex(['2022-01-05', '2022-01-06', '2022-01-07'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

在这个示例中，我们首先创建一个包含日期范围的数据帧。然后，我们使用iterrows()方法遍历数据帧的每一行。在每次迭代中，我们获取日期列的值，并使用date_range()函数生成以该日期为起始的日期范围。最后，我们打印生成的日期范围。