可以使用iterrows()方法遍历Pandas数据帧的行，并使用sum()函数计算每一行的总和，然后通过df['new_column']创建一个新的列。

下面是一个示例代码，假设数据帧名为df，要创建的新列名为new_column：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 遍历数据帧的行并创建新列
for index, row in df.iterrows():
    df.loc[index, 'new_column'] = row.sum()

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   A  B  C  new_column
0  1  4  7        12.0
1  2  5  8        15.0
2  3  6  9        18.0

在这个示例中，iterrows()方法用于遍历数据帧的行，row.sum()计算每一行的总和，然后通过df.loc[index, 'new_column']将总和值赋给新列new_column。