以下是一个使用Python和Pandas库遍历数据框，并根据其他条件为新列填充1和0的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [28, 32, 25, 33],
        'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建新列，默认填充为0
df['NewColumn'] = 0

# 使用遍历方法为新列填充1和0
for index, row in df.iterrows():
    if row['Age'] >= 30:
        df.at[index, 'NewColumn'] = 1
    else:
        df.at[index, 'NewColumn'] = 0

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   Name  Age Gender  NewColumn
0   Tom   28      M          0
1  Nick   32      M          1
2  John   25      M          0
3  Alice  33      F          1

在示例代码中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和性别的数据框。然后我们为数据框添加了一个名为"NewColumn"的新列，并将所有行的值初始化为0。

接下来，我们使用iterrows()方法遍历数据框的每一行，判断每行的年龄是否大于等于30。如果是，就将"NewColumn"列中对应行的值设为1；否则，设为0。

最后，我们打印出结果数据框，其中"NewColumn"列已根据条件填充了1和0。