下面是一个示例代码，用于遍历数据框并根据条件向列添加递增值：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Tom', 'Nick'],
        'Score': [70, 80, 90, 60, 80, 75]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个变量用于递增值
count = 1

# 遍历数据框的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 根据条件判断，向列添加递增值
    if row['Name'] == 'Tom':
        df.loc[index, 'IncrementalValue'] = count
        count += 1

print(df)

输出结果为：

   Name  Score  IncrementalValue
0   Tom     70               1.0
1  Nick     80               NaN
2  John     90               NaN
3   Tom     60               2.0
4   Tom     80               3.0
5  Nick     75               NaN

在上面的示例中，使用df.iterrows()来遍历数据框的每一行。然后，我们使用条件判断row['Name'] == 'Tom'来检查每一行的Name列是否为'Tom'。如果是，我们使用df.loc[index, 'IncrementalValue']将递增值添加到IncrementalValue列中，并将count值递增。