在Pandas中，可以使用.apply()方法遍历对应的列，并将其拆分。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Name': ['John Smith', 'Jane Doe', 'Mary Johnson'],
        'Age': [30, 25, 35],
        'Location': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，用于拆分字符串并返回拆分后的结果
def split_name(name):
    return name.split()

# 使用apply方法遍历Name列，并将其拆分为名字和姓氏
df['First Name'] = df['Name'].apply(lambda x: split_name(x)[0])
df['Last Name'] = df['Name'].apply(lambda x: split_name(x)[1])

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

            Name  Age     Location First Name Last Name
0    John Smith   30     New York       John     Smith
1      Jane Doe   25  Los Angeles       Jane       Doe
2  Mary Johnson   35      Chicago       Mary   Johnson

在上述代码中，我们首先定义了一个split_name函数，它接受一个字符串参数并返回字符串的拆分结果。然后，我们使用.apply()方法遍历Name列，并将其拆分为名字和姓氏。

请注意，这只是一个示例，可以根据实际情况修改拆分函数和列名。