要遍历数据框以创建新的数据框，可以使用循环结构和条件语句来遍历每一行或每一列，并根据特定条件创建新的数据框。

下面是一个使用Python的pandas库的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Tom', 'Amy', 'Lisa'],
        'Age': [25, 30, 28, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个空的数据框用于存储筛选后的数据
new_df = pd.DataFrame(columns=['Name', 'Age', 'City'])

# 遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 根据特定条件筛选行
    if row['Age'] > 27:
        # 将符合条件的行添加到新的数据框
        new_df = new_df.append(row)

# 打印新的数据框
print(new_df)

输出结果为：

   Name Age      City
1   Tom  30    London
2   Amy  28     Paris
3  Lisa  35     Tokyo

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据框df。然后，我们创建了一个空的数据框new_df，用于存储筛选后的数据。接下来，我们使用iterrows()函数遍历df的每一行。在循环中，我们使用条件语句筛选出符合特定条件的行，并通过append()函数将这些行添加到new_df中。最后，我们打印出new_df。

通过类似的方法，你可以根据自己的需求遍历数据框并创建新的数据框。