在pandas中，apply函数是一个非常强大的工具，它可以对DataFrame或Series的每个元素应用一个函数，这对于处理复杂的数据操作非常有用，pandas的apply函数并不直接支持elif语句，我们可以通过定义一个接受多个参数的函数来模拟这个过程。

以下是一个示例，我们将使用apply函数来对一个DataFrame进行操作，该DataFrame有两个列：’A’和’B’，我们想要根据这两个列的值来决定新的列’C’的值。

1、我们需要定义一个函数，该函数接受两个参数，并根据这两个参数的值返回一个新的值，我们可以使用ifelse语句来实现这个功能。

def func(a, b):
    if a > b:
        return 'a is greater than b'
    elif a < b:
        return 'a is less than b'
    else:
        return 'a is equal to b'

2、我们可以使用apply函数将这个函数应用到DataFrame的每一行。

import pandas as pd
创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6]
})
使用apply函数应用我们的函数
df['C'] = df.apply(lambda row: func(row['A'], row['B']), axis=1)

在这个例子中，我们使用了lambda函数来将每一行的数据作为参数传递给我们的函数，axis=1表示我们希望对每一行进行操作，而不是对每一列。

注意：虽然这种方法可以模拟elif语句的功能，但是它并不是最佳的解决方案，在pandas中，更常见的做法是使用向量化操作或者条件语句来直接修改DataFrame的值，我们可以使用numpy的where函数来实现类似的功能：

df['C'] = np.where(df['A'] > df['B'], 'a is greater than b', 'a is less than b')