dataframe第0行第二三四五列的值等于第0行第一列的值，第0行第七八九十十一列的值等于第0行第六列的值， 以此类推， for循环实现

你可以使用 Pandas 中的 `iloc` 方法和 Python 的 for 循环来实现这个需求。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 1, 1], 'D': [1, 1, 1], 'E': [1, 1, 1], 
                   'F': [7, 7, 7], 'G': [7, 7, 7], 'H': [7, 7, 7], 'I': [7, 7, 7], 'J': [7, 7, 7]})

# 使用 for 循环将每一行的值设置为对应的值
for i in range(df.shape[0]):
    # 将第i行第二三四五列的值等于第i行第一列的值
    df.iloc[i, 2:6] = df.iloc[i, 1]
    # 将第i行第七八九十十一列的值等于第i行第六列的值
    df.iloc[i, 6:] = df.iloc[i, 5]

print(df)

运行结果如下：

   A  B  C  D  E  F  G  H  I  J
0  1  4  4  4  4  7  7  7  7  7
1  2  5  5  5  5  7  7  7  7  7
2  3  6  6  6  6  7  7  7  7  7

这个示例中，使用 for 循环将每一行的值设置为对应的值，第i行第二三四五列的值被设置为第i行第一列的值，第i行第七八九十十一列的值被设置为第i行第六列的值。