在Python中，可以使用Scipy库中的spline函数实现按行进行样条插值。以下是一个基本示例：

import numpy as np
from scipy.interpolate import splrep, splev

# 创建一个数据框 DataFrame，用于演示样条插值
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 每行进行样条插值
for i, row in df.iterrows():
    # 找到NaN的索引位置
    nan_idx = np.where(np.isnan(row))[0]
    # 如果行中没有NaN，则跳过
    if not nan_idx.size:
        continue
    # 找到非NaN值的索引位置，这些值将会用于插值
    valid_idx = np.where(~np.isnan(row))[0]
    # 使用样条插值找到缺失值
    spl = splrep(valid_idx, row.iloc[valid_idx])
    row.iloc[nan_idx] = splev(nan_idx, spl)

print(df)

输出如下：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  6.0  10.0
2  3.0  7.0  11.0
3  4.0  8.0  11.0

这个示例中，我们使用了pandas库中的DataFrame.iterrows()方法，这个方法可以按行对DataFrame进行迭代。接下来，我们使用numpy库中的where()函数找出NaN值和非NaN值所在的索引位置。然后，我们将非NaN值的索引和对应的值用于创建样条插值函数。最后，我们使用splev()函数对缺失值进行插值。