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复制pandas dataframe中的每一行，并根据列表更改某些列的值

可以通过以下步骤实现：

首先，使用copy()方法复制原始的dataframe，创建一个新的dataframe对象，确保不会修改原始数据。

new_df = original_df.copy()

接下来，使用iterrows()方法遍历每一行，并根据列表更改某些列的值。

for index, row in new_df.iterrows():
    # 根据需要更改的列和对应的新值，使用at或者loc方法进行修改
    new_df.at[index, 'column1'] = new_value1
    new_df.at[index, 'column2'] = new_value2

在上述代码中，index表示当前行的索引，row表示当前行的数据。通过at方法或者loc方法，可以根据列名和索引修改对应的值。

最后，得到修改后的新dataframe。

完整的代码示例：

import pandas as pd

# 复制原始dataframe
new_df = original_df.copy()

# 遍历每一行并修改某些列的值
for index, row in new_df.iterrows():
    new_df.at[index, 'column1'] = new_value1
    new_df.at[index, 'column2'] = new_value2

# 打印修改后的新dataframe
print(new_df)

这样，你就可以复制pandas dataframe中的每一行，并根据列表更改某些列的值了。

关于pandas dataframe的更多信息，你可以参考腾讯云的产品文档：腾讯云·Pandas DataFrame。

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