以下是一个例子，展示了如何遍历数据帧中的行，创建一个新的列，然后根据新的列添加更多的列。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [20, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个空的新列
df['NewColumn'] = ''

# 遍历数据帧中的行
for index, row in df.iterrows():
    # 在新列中根据行的值添加数据
    if row['Age'] < 25:
        df.at[index, 'NewColumn'] = 'Young'
    else:
        df.at[index, 'NewColumn'] = 'Old'

# 根据新的列添加更多的列
df['Column1'] = df['NewColumn'] + ' Value'
df['Column2'] = df['NewColumn'] + ' Data'

# 打印结果
print(df)

输出:

   Name  Age NewColumn    Column1    Column2
0   Tom   20     Young  Young Value  Young Data
1  Nick   25       Old    Old Value    Old Data
2  John   30       Old    Old Value    Old Data

在这个例子中，我们首先创建了一个示例数据帧，然后在数据帧中添加了一个空的新列NewColumn。然后，我们使用iterrows()方法遍历数据帧中的每一行，并根据行的值在新列中添加数据。根据新的列NewColumn，我们再次使用赋值运算符为数据帧添加了两列Column1和Column2。最后，我们打印了结果。