为了简化操作和分析大量数据，Python提供了一个强大的数据处理库Pandas。 Pandas是Python中最受欢迎的数据处理工具之一，它提供了高效的数据结构和各种数据操作方法。

当我们需要对一列中每个数据进行切片时，可以使用Pandas的DataFrame对象的apply()方法。下面将介绍如何使用Pandas对某一列的每个数据进行切片。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

接着，我们创建一个包含数据的DataFrame对象：

data = {'name': ['John', 'Mary', 'Bob', 'Alice'],
        'age': [25, 30, 20, 35],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用head()方法来查看前几行的数据：

print(df.head())

输出结果为：

    name  age      city
0   John   25  New York
1   Mary   30     Paris
2    Bob   20    London
3  Alice   35     Tokyo

现在假设我们需要对年龄列中的数据进行切片，例如只保留年龄的十位数。我们可以使用apply()方法并传递一个函数来实现这个功能：

def slice_age(age):
    return int(str(age)[1])

df['age'] = df['age'].apply(slice_age)

print(df)

输出结果为：

    name  age      city
0   John    5  New York
1   Mary    0     Paris
2    Bob    0    London
3  Alice    5     Tokyo

可以看到，年龄列中的数据已被切片并只显示了十位数。

在上面的代码示例中，我们首先定义了一个名为slice_age()的函数来进行切片操作。这个函数接受一个参数age，并将它转换为字符串、切片、再转换为整数类型，并且返回结果。

然后，我们使用apply()方法来将这个函数应用于DataFrame对象的age列中的每个数据。最后，我们将修改后的数据存储回原DataFrame对象中。

总结一下，要对Pandas DataFrame对象中某一列的每个数据进行切片操作，我们可以使用apply()方法并传递一个自定义函数来实现。该函数接收列中每个数据作为参数，并返回对该数据执行切片操作后的结果。