遍历特定列的行可以使用以下代码示例来解决：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历特定列的行
column_to_traverse = 'Age'
for index, row in df.iterrows():
    value = row[column_to_traverse]
    print(f"Index: {index}, {column_to_traverse}: {value}")

上述代码使用了pandas库来创建一个示例数据框（DataFrame），然后通过指定要遍历的特定列（Age）来使用iterrows()方法来遍历每一行。在遍历过程中，我们可以通过row[column_to_traverse]来获取特定列的值，然后进行后续的操作。

输出示例：

Index: 0, Age: 25
Index: 1, Age: 30
Index: 2, Age: 35

这里我们遍历了Age列的每一行，并输出了行索引和Age列的值。你可以根据自己的需求来修改代码以适应不同的场景。