在每次迭代后创建新的df (pandas，python)

在每次迭代后创建新的df (pandas，python) 是指在使用Python的pandas库进行数据处理时，每次迭代后创建一个新的DataFrame对象。

DataFrame是pandas库中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。在数据处理过程中，有时需要对数据进行迭代处理，每次迭代后都创建一个新的DataFrame对象可以确保每次迭代的结果都是独立的，不会影响原始数据。

创建新的DataFrame对象可以使用pandas的copy()方法，该方法会复制原始DataFrame的数据并创建一个新的DataFrame对象。在每次迭代后，可以使用copy()方法创建一个新的DataFrame对象，然后对新的DataFrame进行操作和处理。

优势：

1. 避免数据污染：每次迭代后创建新的DataFrame对象可以避免数据污染，确保每次迭代的结果都是独立的，不会影响原始数据。
2. 灵活性：通过创建新的DataFrame对象，可以在每次迭代后对数据进行不同的处理和操作，灵活性更高。

应用场景：

1. 数据清洗：在数据清洗过程中，可能需要对数据进行多次迭代处理，每次迭代后创建新的DataFrame对象可以确保每次处理的结果都是独立的。
2. 特征工程：在特征工程中，可能需要对数据进行多次转换和处理，每次迭代后创建新的DataFrame对象可以方便地进行不同的特征处理操作。

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