以下是一个示例代码，演示如何遍历数据框并根据字典条件进行更新：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 创建一个字典，包含要更新的条件和对应的新值
update_dict = {'a': 'A1', 'b': 'B2', 'c': 'C3'}

# 遍历数据框的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 获取当前行的值
    value = row['B']
    
    # 检查当前值是否在字典的键中
    if value in update_dict:
        # 如果是，则更新当前值为字典中对应的新值
        df.at[index, 'B'] = update_dict[value]

# 打印更新后的数据框
print(df)

输出结果为：

   A   B
0  1  A1
1  2  B2
2  3  C3
3  4   d
4  5   e

在这个示例中，我们首先创建了一个示例数据框 df，包含两列 A 和 B。

然后，我们创建了一个字典 update_dict，包含要更新的条件和对应的新值。

接下来，我们使用 iterrows() 方法遍历数据框的每一行。对于每一行，我们获取列 B 的值，并检查它是否在字典 update_dict 的键中。

如果当前值在字典的键中，我们使用 at 方法根据行索引和列标签更新当前值为字典中对应的新值。

最后，我们打印更新后的数据框。

请注意，这只是一个简单的示例，实际情况可能更加复杂。在处理大型数据框时，可能需要考虑使用更高效的方法来更新数据。