要并行化pandas的dataframe.apply函数，可以使用multiprocessing库来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from multiprocessing import Pool

# 定义一个函数，用于在每一行上进行操作
def process_row(row):
    # 在这里写操作逻辑，这里只是个示例，实际操作根据需求自行编写
    return row['column1'] + row['column2']

# 创建一个dataframe
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'column2': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 创建一个进程池，设置进程数为4（根据CPU核心数来设置）
pool = Pool(processes=4)

# 使用进程池的map函数来并行化处理每一行
df['result'] = pool.map(process_row, df.iterrows())

# 关闭进程池
pool.close()
pool.join()

# 打印结果
print(df)

在上面的示例中，首先定义了一个用于处理每一行的函数process_row。然后，创建了一个dataframe并填充了一些示例数据。

接下来，创建了一个进程池pool，并设置进程数为4。然后，使用进程池的map函数来并行化处理每一行，将处理结果存储在新的列result中。

最后，关闭进程池并等待所有进程完成，然后打印结果。

请注意，使用进程池并行化处理行时，需要确保处理函数process_row是线程安全的，以避免竞争条件和数据不一致。在实际应用中，还可以根据具体需求进行一些优化，如使用apply_async函数来异步处理行并获取结果，或者使用chunks参数来分块处理数据等。