下面是一个示例代码，展示了如何按照重复值和断点条件来创建新列：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3],
        'col2': [4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 初始化新列
df['new_col'] = False

# 按照重复值和断点条件创建新列
prev_val = None
for index, row in df.iterrows():
    curr_val = row['col1']
    
    if curr_val != prev_val:
        df.at[index, 'new_col'] = True
    
    prev_val = curr_val

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   col1  col2  new_col
0     1     4     True
1     1     5    False
2     1     6    False
3     2     7     True
4     2     8    False
5     2     9    False
6     3    10     True
7     3    11    False
8     3    12    False

在这个示例中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame对象。然后，我们初始化了一个新的列new_col，并将其所有值设置为False。

接下来，我们使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行，并根据当前值与前一个值的比较，将new_col列的相应值设置为True或False。当当前值不等于前一个值时，我们将new_col列的值设置为True，表示出现了新的重复值，否则设置为False。

最后，我们打印输出了更新后的DataFrame。