pandas使用apply函数给表格同时添加多列

def my_func(row):
new column = row["a"] + rowl["b"]
return new column
df["new_column"] = df.apply(my_func, axis=1)

def my func(row):
	newa, newb = row["a"] + row["b"], rowl["a"] - row["b"]
	return newa, newb
df[["newa", "newb"]] = df.apply(my func, axis=1, result type="expand")

fpath = '/Users/python/Desktop/means/ml-25m/beijing_tianqi_2017-2019.csv'
df = pd.read_csv(fpath)

df.head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2017-01-01	5℃	-3℃	霾~晴	南风	1-2级	450	严重污染	6
1	2017-01-02	7℃	-6℃	晴~霾	南风	1-2级	246	重度污染	5
2	2017-01-03	5℃	-5℃	霾		南风	1-2级	320	严重污染	6
3	2017-01-04	6℃	-5℃	霾		北风	1-2级	360	严重污染	6
4	2017-01-05	2℃	-4℃	霾		北风	1-2级	280	重度污染	5

df['bWendu'] = df['bWendu'].map(lambda x: int(str(x).replace('℃', '')))
df['yWendu'] = df['yWendu'].map(lambda x: int(str(x).replace('℃', '')))
df.head()

ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel
0	2017-01-01	5	-3	霾~晴	南风	1-2级	450	严重污染	6
1	2017-01-02	7	-6	晴~霾	南风	1-2级	246	重度污染	5
2	2017-01-03	5	-5	霾		南风	1-2级	320	严重污染	6
3	2017-01-04	6	-5	霾		北风	1-2级	360	严重污染	6
4	2017-01-05	2	-4	霾		北风	1-2级	280	重度污染	5

def my_func(row):
    return row['bWendu'] - row['yWendu'], (row['bWendu'] + row['yWendu'])/2
df[['wencha', 'avg']] = df.apply(my_func, axis=1, result_type='expand')
df.head()

	ymd	bWendu	yWendu	tianqi	fengxiang	fengli	aqi	aqiInfo	aqiLevel	wencha	avg
0	2017-01-01	5	-3	霾~晴	南风	1-2级	450	严重污染	6	8.0		1.0
1	2017-01-02	7	-6	晴~霾	南风	1-2级	246	重度污染	5	13.0	0.5
2	2017-01-03	5	-5	霾		南风	1-2级	320	严重污染	6	10.0	0.0
3	2017-01-04	6	-5	霾		北风	1-2级	360	严重污染	6	11.0	0.5
4	2017-01-05	2	-4	霾		北风	1-2级	280	重度污染	5	6.0		-1.0