在Python中，可以使用iterrows()函数遍历数据框中的行，并应用函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，将年龄加上10
def add_ten(age):
    return age + 10

# 遍历数据框的行并应用函数
for index, row in df.iterrows():
    df.loc[index, 'Age'] = add_ten(row['Age'])

# 打印更新后的数据框
print(df)

输出结果：

   Name  Age       City
0  John   35   New York
1  Emma   40     London
2  Mike   45      Paris

在上述代码中，我们首先导入pandas库并创建了一个示例数据框。然后，定义了一个名为add_ten()的函数，用于将年龄加上10。接下来，使用iterrows()函数遍历数据框的行，并通过iterrows()返回的索引和行数据进行迭代。在每次迭代中，我们通过索引和列名'Age'来访问并更新对应行的年龄值。最后，打印更新后的数据框。