要遍历一个数据帧以填充API请求，你可以使用Pandas库中的iterrows()方法来迭代遍历数据帧的每一行，并使用行数据填充API请求。

下面是一个示例代码，演示如何使用iterrows()方法遍历数据帧并填充API请求：

import pandas as pd
import requests

# 创建一个空的数据帧
df = pd.DataFrame(columns=['id', 'name', 'age'])

# 填充数据帧
df.loc[0] = [1, 'John', 25]
df.loc[1] = [2, 'Alice', 30]
df.loc[2] = [3, 'Bob', 35]

# 遍历数据帧以填充API请求
for index, row in df.iterrows():
    id = row['id']
    name = row['name']
    age = row['age']
    
    # 构造API请求的URL
    url = f'https://api.example.com/users/{id}'
    
    # 构造API请求的参数
    params = {
        'name': name,
        'age': age
    }
    
    # 发送API请求
    response = requests.put(url, params=params)
    
    # 处理API响应
    if response.status_code == 200:
        print(f'Successfully updated user {id}')
    else:
        print(f'Failed to update user {id}')

上述代码中，首先创建了一个名为df的空数据帧，并使用.loc[]方法填充了几行数据。然后，使用iterrows()方法遍历数据帧的每一行，获取行索引和行数据。然后，从行数据中提取所需的值，并使用它们构造API请求的URL和参数。最后，使用requests库发送API请求，并根据API响应进行相应的处理。

请根据你的具体需求修改代码中的数据帧结构、API请求的URL和参数，以及对API响应的处理。