使用iterrows()方法遍历DataFrame的行是一种简单直观的方法，但是由于其内部实现是基于Python的迭代器，效率相对较低。以下是一些比iterrows更高效的方法：

1. 使用itertuples()方法：

   for row in df.itertuples():
       index = row.Index
       column1 = row.column1
       column2 = row.column2
       # 其他操作
   

   itertuples()方法返回一个具有命名字段的namedtuple，可通过属性名访问列值，它比iterrows()更快，因为它是基于整个DataFrame的，而不是逐行访问。

2. 使用iteritems()方法：

   for column, values in df.iteritems():
       # column是列名，values是该列的值
       for value in values:
           # 其他操作
   

   iteritems()方法返回一个迭代器，其中每个元素是一个元组，包含列名和该列的值。这种方法比iterrows()更快，因为它是基于列的，而不是逐行访问。

3. 使用numpy数组操作：

   for row in np.array(df):
       # row是每一行的值
       # 其他操作
   

   将DataFrame转换为NumPy数组，然后可以按行迭代。这种方法比iterrows()更快，因为NumPy数组的操作效率较高。

4. 使用向量化操作：

   # 其他操作，根据需要使用向量化操作
   

   尽量使用向量化操作，而不是使用迭代方式。Pandas和NumPy提供了很多向量化操作，可以对整个DataFrame或列进行操作，这样可以更高效地处理数据。

需要根据具体的需求和数据进行选择合适的方法，以提高代码的效率。