data_CellPolygon.apply( lambda x: Cell_dengyao(x['经度'], x['纬度'], 50, x['方位角'], x['波瓣宽度']), axis=1)方法返回四个值，赋值到pandas中

可以用 `apply()` 方法返回的 Series 对象，通过 `apply()` 方法的 `result_type` 参数指定返回类型为 DataFrame ，然后使用 `join()` 方法将原 DataFrame 与新的 DataFrame 拼接在一起。具体实现代码如下：

import pandas as pd

# 假设有一个名为 data_CellPolygon 的 DataFrame，包含经度、纬度、方位角和波瓣宽度四列数据
# Cell_dengyao() 方法返回四个值，分别为 lng, lat, lng1, lat1，下面用 None 占位
data_CellPolygon[['lng', 'lat', 'lng1', 'lat1']] = data_CellPolygon.apply(
    lambda x: pd.Series(Cell_dengyao(x['经度'], x['纬度'], 50, x['方位角'], x['波瓣宽度'])), axis=1)

# 构造新的 DataFrame
new_data = pd.DataFrame(data_CellPolygon[['lng', 'lat', 'lng1', 'lat1']])

# 将新的 DataFrame 与原 DataFrame 拼接在一起
data_CellPolygon = data_CellPolygon.join(new_data)

# 输出结果
print(data_CellPolygon)