for i in range(0, len(dataFrame), 6): # 获取当前六行数据 subset = dataFrame.iloc[i:i+6] # 删除4、5、6行 subset = subset.drop(subset.index[2:]) # 将数据复制到新DataFrame中 new_dataFrame = pandas.concat([new_dataFrame, subset])

这段代码在每六行数据的基础上，删除了第4、5、6行，并将结果复制到一个新的DataFrame对象`new_dataFrame`中。

具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
new_dataFrame = pd.DataFrame()

for i in range(0, len(dataFrame), 6):
    # 获取当前六行数据
    subset = dataFrame.iloc[i:i+6]
    # 删除4、5、6行
    subset = subset.drop(subset.index[2:])
    # 将数据复制到新DataFrame中
    new_dataFrame = pd.concat([new_dataFrame, subset])

# 打印新的DataFrame
print(new_dataFrame)

在每次循环中，首先使用`dataFrame.iloc[i:i+6]`获取当前的六行数据，然后使用`subset.drop(subset.index[2:])`删除第4、5、6行。删除后的结果将被赋值给名为`subset`的新DataFrame对象。

接下来，使用`pd.concat([new_dataFrame, subset])`将删除后的`subset`与`new_dataFrame`进行合并，并将结果赋值给`new_dataFrame`。

最后，在循环结束后，打印新的DataFrame对象`new_dataFrame`，即包含删除了第4、5、6行的数据的DataFrame。

请注意，这段代码假设你已经导入了`pandas`库，并且已经定义了名为`dataFrame`的原始DataFrame对象。