for each row in data table ,查找满足条件，再进行下一步

在数据分析或编程中，当你需要遍历数据表（通常指数据库表格、CSV文件或其他数据结构）中的每一行，并基于某些条件筛选或操作时，可以使用循环结构如for-each（例如在Python的pandas库中，`for index, row in data_table.iterrows()`）来完成这个任务。以下是步骤的一个简化示例：

1. 首先，导入所需的库（如果在Python中，可能是`pandas`）并加载数据表（`data_table = pd.read_csv('your_file.csv')`）。

2. 使用`iterrows()`或类似函数创建一个迭代器，它会返回数据表的每个索引（行编号）和对应的行数据（`row`）：

   for index, row in data_table.iterrows():
       # 这里 `index` 是当前行的索引，`row` 是该行的所有列组成的字典

3. 然后，在循环内部检查每一行是否满足特定条件。比如，如果你想找出所有价格大于某个值的商品：

   if row['price'] > condition_value:
       # 对符合条件的行进行处理
       process_row(row)

4. 完成条件判断后，执行你需要的下一步操作，比如更新、存储或分析等。