下面是一个示例代码，演示如何遍历数据帧并根据列和条件计算一个数：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [28, 32, 45, 27],
        'Salary': [5000, 6000, 4000, 5500]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个计算函数
def calculate(row):
    if row['Age'] > 30 and row['Salary'] > 5000:
        return row['Age'] * row['Salary']
    else:
        return 0

# 遍历数据帧并计算结果
result = 0
for index, row in df.iterrows():
    result += calculate(row)

print('计算结果:', result)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和薪水的示例数据帧。然后，我们定义了一个名为calculate的函数，它接收一个行对象作为输入，并根据行的年龄和薪水列的值计算一个数。

接下来，我们使用iterrows函数遍历数据帧的每一行，并对每一行应用calculate函数。如果行的年龄大于30且薪水大于5000，那么我们将行的年龄乘以薪水并累加到结果中；否则，我们将结果保持为0。

最后，我们打印出计算结果。在这个示例中，结果为0，因为没有满足条件的行。你可以根据你的需求修改计算逻辑和条件。