将具有多个参数和返回值的函数从列数据应用到新列

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经了解了数据的结构和格式，以及需要使用的编程语言和相关库。在云计算领域，常用的编程语言包括Python、Java、C++等，而相关库则包括Pandas、NumPy等。
2. 接下来，你需要创建一个新的列，用于存储函数的返回值。在Pandas中，你可以使用DataFrame的assign()方法来实现这一步骤。
3. 然后，你需要定义一个函数，该函数接受多个参数，并返回一个值。函数的具体实现取决于你的需求和数据处理的逻辑。例如，你可以使用Python的def关键字来定义一个函数，并在函数体内编写相应的逻辑。
4. 接下来，你需要将定义的函数应用到列数据上。在Pandas中，你可以使用apply()方法来实现这一步骤。该方法接受一个函数作为参数，并将该函数应用到指定的列数据上。
5. 最后，将函数的返回值存储到新列中。在Pandas中，你可以使用assign()方法来实现这一步骤。该方法接受一个字典作为参数，其中键表示新列的名称，值表示要存储的数据。

下面是一个示例代码，演示了如何将具有多个参数和返回值的函数从列数据应用到新列：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}

df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数，接受两个参数并返回它们的和
def sum_values(a, b):
    return a + b

# 将函数应用到列数据上，并将返回值存储到新列中
df = df.assign(C=df.apply(lambda row: sum_values(row['A'], row['B']), axis=1))

# 打印结果
print(df)

在这个示例中，我们创建了一个包含两列数据的DataFrame对象。然后，我们定义了一个函数sum_values()，该函数接受两个参数并返回它们的和。接下来，我们使用apply()方法将函数应用到列数据上，并使用assign()方法将返回值存储到新列C中。最后，我们打印了结果。

请注意，以上示例中使用的是Pandas库，它是一个在数据分析和处理中非常常用的库。对于不同的编程语言和库，具体的实现方式可能会有所不同。因此，在实际应用中，你需要根据自己的需求和使用的工具来进行相应的调整和实现。