在使用pandas进行并行迭代时，可以使用multiprocessing库来实现并行化。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import multiprocessing as mp

# 创建一个示例的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 定义一个处理行的函数
def process_row(row):
    # 对每一行的数据进行处理
    result = row['A'] + row['B']
    return result

# 定义一个并行迭代的函数
def parallel_apply(df, func, num_processes):
    # 创建一个进程池
    pool = mp.Pool(processes=num_processes)
    
    # 将DataFrame按行拆分成多个小块
    chunks = np.array_split(df, num_processes)
    
    # 在进程池中并行处理每个小块
    results = pool.map(func, chunks)
    
    # 合并处理结果
    combined_results = pd.concat(results)
    
    return combined_results

# 并行迭代DataFrame并应用处理函数
result = parallel_apply(df, process_row, 2)
print(result)

在这个示例中，首先定义了一个处理行的函数process_row，该函数对每一行的数据进行处理，并返回处理结果。然后定义了一个并行迭代的函数parallel_apply，该函数将DataFrame按行拆分成多个小块，并在进程池中并行处理每个小块。最后，将处理结果合并成一个新的DataFrame并返回。

需要注意的是，并行化处理可能会增加内存和计算资源的使用，因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。