以下是使用Python的pandas库来遍历数据框的行以创建累积总和的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个空的Series来存储累积总和
cumulative_sum = pd.Series()

# 遍历数据框的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 计算当前行的累积总和
    row_sum = row['A'] + row['B']
    
    # 将累积总和添加到Series中
    if index == 0:
        cumulative_sum = cumulative_sum.append(pd.Series(row_sum), ignore_index=True)
    else:
        cumulative_sum = cumulative_sum.append(pd.Series(row_sum + cumulative_sum.iloc[index-1]), ignore_index=True)

# 将累积总和添加为新的列到数据框中
df['Cumulative Sum'] = cumulative_sum

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A   B  Cumulative Sum
0  1   6               7
1  2   7              16
2  3   8              27
3  4   9              40
4  5  10              55

代码首先创建了一个示例数据框，然后创建了一个空的Series来存储累积总和。接下来，使用iterrows()方法遍历数据框的每一行。在每一行中，计算当前行的累积总和，并将其添加到之前的累积总和中。最后，将累积总和作为新的列添加到数据框中，并打印结果。