要进行并行计算的代码示例如下：

import numpy as np
import pandas as pd
from multiprocessing import Pool

# 创建一个包含15行的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': range(15), 'B': range(15)})

# 定义一个函数来进行并行计算
def parallel_compute(row):
    # 进行矢量化计算
    result = np.sin(row['A']) + np.cos(row['B'])
    return result

# 使用多进程池进行并行计算
pool = Pool()
df['result'] = pool.map(parallel_compute, df.iterrows())
pool.close()
pool.join()

# 打印计算结果
print(df)

在代码中，首先导入所需的库，包括numpy和pandas用于数据处理，以及multiprocessing.Pool用于并行计算。

然后，创建一个包含15行的DataFrame df，其中包含'A'和'B'两列。

接下来，定义一个函数parallel_compute来进行并行计算。在本例中，我们使用了np.sin和np.cos函数来对每一行的'A'和'B'进行计算，并将结果返回。

然后，创建一个多进程池pool，并使用pool.map方法将函数parallel_compute应用于DataFrame的每一行。这将并行计算每行的结果，并将结果存储在新的列'result'中。

最后，关闭和加入多进程池，并打印DataFrame以查看计算结果。

请注意，要使用多进程进行并行计算，需要确保代码在正确的环境中运行，例如在支持多进程的操作系统中运行。