问题的原因是需要将两列的值同时传递给函数，并将函数的输出映射到新的一列中。

解决方法可以使用pandas库。首先定义一个函数funcMul，该函数接受一个参数row，并返回row['a']*row['b']的结果。然后通过df.apply(funcMul,1)将函数应用到数据框df的每一行，并将输出映射到新的一列df['c']中。

这样就实现了将两列的值传递给函数，并将函数的输出映射到新的一列的功能。最后的输出结果为包含原始数据列a、b以及新的一列c的数据框。

问题的出现原因是，需要将两列的值应用某个函数，并将输出映射到一个新的列中。在给出的示例中，需要将列 'a' 和列 'b' 的值相乘，并根据乘积的大小返回乘积的平方或立方。

解决方法是使用Pandas的apply函数和map函数。首先，定义一个用于apply函数的函数functionUsedInApply，该函数接收一个包含DataFrame中一行数据的Pandas Series对象，并将两列的值相乘。然后，定义一个用于map函数的函数functionUsedInMap，该函数接收functionUsedInApply返回的值，并根据值的大小返回平方或立方。最后，使用apply函数将functionUsedInApply应用于DataFrame的每一行，并使用map函数将functionUsedInMap应用于apply函数的输出。将map函数的输出赋值给新的列 'new_column_name'。

以下是完整的解决方案代码：

def functionUsedInApply(row):
    """ The function logic for the apply function comes here. 
    row: A Pandas Series containing the a row in df.
    """
    return row['a'] * row['b']
def functionUsedInMap(value):
    """ This function is used in the map after the apply.
    For this example, if the value is larger than 5, 
    return the cube, otherwise, return the square.     
    value: a value of whatever type is returned by functionUsedInApply.
    """
    if value > 5:
        return value**3
    else:
        return value**2
df['new_column_name'] = df.apply(functionUsedInApply,axis=1).map(functionUsedInMap)

上述代码首先将列 'a' 和列 'b' 的值相乘，然后根据乘积的大小返回乘积的平方或立方。最终，将map函数的输出赋值给新的列 'new_column_name'。

通过使用apply函数和map函数，可以实现将两列的值应用某个函数，并将输出映射到一个新的列中的目标。

问题的原因是在给定的代码中，使用了apply函数将func应用于两列数据，然后将输出映射到新的列c。然而，使用apply函数和lambda表达式的组合被认为是一个不好的实践。

解决这个问题的更好方法是直接使用df['c'] = df['a'] * df['b']，这样可以直接将两列相乘的结果赋值给新的列c。

pandas的官方文档提供了apply函数的详细说明和用法。可以在https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html上找到相关信息。

，通过使用直接的乘法操作，可以更简洁地实现将两列数据相乘并映射到新列的功能，而不需要使用apply函数和lambda表达式。这样能够提高代码的可读性和性能。