问题的根本原因在于循环过程中可能发生了内存溢出或其他性能问题。有两种方法可以解决此问题：

1. 使用Pandas中的iterrows()方法而不是for循环，该方法逐行迭代数据框架，并且不会导致内存问题。

示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('example.csv')

for index, row in df.iterrows():
    print(row['column1'], row['column2'])

2. 如果必须使用for循环，则可以尝试分块（chunking）数据框架，并限制内存使用量。可以使用Pandas的read_csv()方法中的参数来分块数据框架。例如，将参数chunksize设置为1000可以将数据框架分成多个具有1000行（或更少）的部分。

示例代码如下：

import pandas as pd

chunk_size = 1000
for chunk in pd.read_csv('example.csv', chunksize=chunk_size):
    for index, row in chunk.iterrows():
        print(row['column1'], row['column2'])

在上述代码示例中，数据框架被分成具有1000行的多个部分，并且循环逐一地迭代每个部分，从而避免了内存问题。