Aplicando em uma Tabela

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {'mes': 'agosto/2022', 'tipo_veiculo': 'carro', 'marca': 'VW - VolksWagen', 'modelo': 'T-Cross Sense 1.0 TSI Flex 5p Aut.', 'ano_modelo': 2021, 'combustivel': 'Gasolina'},
    {'mes': 'agosto/2022', 'tipo_veiculo': 'carro', 'marca': 'Honda', 'modelo': 'HR-V EX 1.8 Flexone 16V 5p Aut.', 'ano_modelo': 2021, 'combustivel': 'Gasolina'}
])
df

	mes	tipo_veiculo	marca	modelo	ano_modelo	combustivel
0	agosto/2022	carro	VW - VolksWagen	T-Cross Sense 1.0 TSI Flex 5p Aut.	2021	Gasolina
1	agosto/2022	carro	Honda	HR-V EX 1.8 Flexone 16V 5p Aut.	2021	Gasolina

Utilizando o método apply

from pyfipe.core import ConsultaFipe

def pega_preco(row):
    try:
        fipe = ConsultaFipe(mes=row['mes'],
                            tipo_veiculo=row['tipo_veiculo'],
                            marca=row['marca'],
                            modelo=row['modelo'],
                            ano_modelo=row['ano_modelo'],
                            combustivel=row['combustivel'])
        return fipe.preco()['Valor'].values[0]
        
    except:
        return "Erro na consulta"

df['preco_fipe'] = df.apply(pega_preco, axis=1)
df

	mes	tipo_veiculo	marca	modelo	ano_modelo	combustivel	preco_fipe
0	agosto/2022	carro	VW - VolksWagen	T-Cross Sense 1.0 TSI Flex 5p Aut.	2021	Gasolina	R$ 101.120,00
1	agosto/2022	carro	Honda	HR-V EX 1.8 Flexone 16V 5p Aut.	2021	Gasolina	R$ 126.426,00

Iterando sobre cada row do DataFrame

import time

# create 'preco_fipe2' column filled with -99
df['preco_fipe2'] = -99

# loop through each row of the dataframe
for index, row in df.iterrows():
    # apply the pega_preco function to each row
    df.loc[index, 'preco_fipe2'] = pega_preco(row)
    # wait 2 seconds
    time.sleep(1)

df

	mes	tipo_veiculo	marca	modelo	ano_modelo	combustivel	preco_fipe	preco_fipe2
0	agosto/2022	carro	VW - VolksWagen	T-Cross Sense 1.0 TSI Flex 5p Aut.	2021	Gasolina	R$ 101.120,00	R$ 101.120,00
1	agosto/2022	carro	Honda	HR-V EX 1.8 Flexone 16V 5p Aut.	2021	Gasolina	R$ 126.426,00	R$ 126.426,00