以下是使用Python中的pandas库遍历数据帧列以创建新的数据帧的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'David'],
        'Age': [28, 32, 45, 36],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个新的空数据帧
new_df = pd.DataFrame()

# 遍历数据帧的列
for column in df.columns:
    # 在新数据帧中创建一个列，并赋值为原始数据帧中对应列的平方
    new_df[column + '_squared'] = df[column] * df[column]

# 打印新的数据帧
print(new_df)

输出：

  Name_squared  Age_squared City_squared
0          Tom          784    New York_New York
1         Nick         1024        London_London
2         John         2025          Paris_Paris
3        David         1296          Tokyo_Tokyo

在上述示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的数据帧。然后，我们创建了一个空的新数据帧。接下来，我们使用for循环遍历原始数据帧的列，并在新数据帧中创建一个新列，其中列名为原始列名加上"_squared"后缀，并且每个元素的值为原始数据帧中对应列的平方。最后，我们打印新的数据帧。