下面是一个示例代码，演示如何遍历已过滤的数据透视表项：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
    'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'New York', 'Paris', 'London'],
    'Sales': [1000, 2000, 1500, 1200, 1800, 1300]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表
pivot_table = df.pivot_table(index='Name', columns='City', values='Sales')

# 过滤数据透视表
filtered_pivot_table = pivot_table[pivot_table > 1500]

# 遍历已过滤的数据透视表项
for index, row in filtered_pivot_table.iterrows():
    for column, value in row.iteritems():
        print(f"Name: {index}, City: {column}, Sales: {value}")

在这个示例中，我们首先创建了一个示例数据集，并使用pivot_table函数创建了一个数据透视表。然后，我们对数据透视表进行过滤，只保留满足条件的项。最后，我们使用嵌套的循环遍历已过滤的数据透视表项，并打印每个项的相关信息。

请注意，这只是一个示例代码，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。