要不迭代地评估DataFrame中的datetime.datetime对象，您可以使用apply方法结合pd.to_datetime函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                   'value': [10, 20, 30]})

# 将'date'列转换为datetime对象
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 定义函数来评估datetime.datetime对象
def evaluate_date(date):
    # 在此处添加您要执行的任何操作
    return date.year

# 使用apply方法调用函数
df['year'] = df['date'].apply(evaluate_date)

print(df)

运行上述代码，您将得到以下输出：

        date  value  year
0 2022-01-01     10  2022
1 2022-01-02     20  2022
2 2022-01-03     30  2022

在上面的示例中，我们首先使用pd.to_datetime函数将'date'列转换为datetime对象。然后，我们定义了一个名为evaluate_date的函数，它接受一个datetime对象作为输入，并返回所需的评估结果（在此示例中，我们返回年份）。最后，我们使用apply方法在'date'列上调用evaluate_date函数，并将结果存储在新列'year'中。