以下是一个示例代码，演示如何遍历DataFrame的每一行，并按照特定条件创建批处理。假设有一个DataFrame名为df，其中有两列，分别为"Name"和"Age"：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
batch_df = pd.DataFrame(columns=["Name", "Age"])

# 遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    name = row["Name"]
    age = row["Age"]
    
    # 根据特定条件创建批处理
    if age >= 18:
        batch = f"Process {name} as an adult"
    else:
        batch = f"Process {name} as a minor"
    
    # 将批处理添加到新的DataFrame中
    batch_df = batch_df.append({"Name": name, "Age": age, "Batch": batch}, ignore_index=True)

# 打印新的DataFrame
print(batch_df)

在上述代码中，我们首先创建了一个空的DataFrame batch_df，用于存储批处理的结果。然后，我们使用iterrows()方法遍历了原始DataFrame df的每一行，并提取了"Name"和"Age"列的值。

接下来，我们根据特定条件创建了批处理。在这个示例中，如果年龄大于等于18岁，则将其视为成年人，否则将其视为未成年人。

最后，我们使用append()方法将每个批处理的结果添加到新的DataFrame batch_df中，并打印出来。