如何将数据集的一列中的数据拆分为两列？

我正在学习使用 Pandas 和 Matplotlib，并且正在根据一个城市的平均月降水量和温度数据进行分析。我原本是横向拥有这些数据的，也就是说，我有一个 1 行 x 24 列的数据集。然后使用命令df.T我将列更改为行，但我想创建两个新列，一个名为“降水”，包含从“enepreci30a”到“dicpreci30a”的值，另一个名为“温度”，包含从“enetemp30a”到“dicttemp30a”，也就是说，我剩下以下内容：

Mes Precipitación (mm) Temperatura (°C)
ene 63.2                22.4
feb 81.4                22.7
mar 129.1               22.7
abr 170.7               22.4
may 213.5               22.6
jun 149.4               22.9
jul 133.1               23.1
ago 139.7               23.1
sep 181.8               22.4
oct 226.7               21.8         
nov 158.9               21.8  
dic 104.8               21.9            

这是我到目前为止所做的：

precipitación_y_temperatura_promedio_Medellín_2=precipitación_y_temperatura_promedio_Medellín.drop(['Código','Departamento','Municipio','Latitud','Coordenada Latitud','Longitud','Coordenada Longitud','Altitud (msnm)'],axis=1)
precipitación_y_temperatura_promedio_Medellín_2.info()
print(precipitación_y_temperatura_promedio_Medellín_2)
precipitación_y_temperatura_promedio_Medellín_2.T

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 1 entries, 382 to 382
Data columns (total 24 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
---  ------       --------------  -----  
 0   enepreci30a  1 non-null      float64
 1   febpreci30a  1 non-null      float64
 2   marpreci30a  1 non-null      float64
 3   abrpreci30a  1 non-null      float64
 4   maypreci30a  1 non-null      float64
 5   junpreci30a  1 non-null      float64
 6   julpreci30a  1 non-null      float64
 7   agopreci30a  1 non-null      float64
 8   seppreci30a  1 non-null      float64
 9   octpreci30a  1 non-null      float64
 10  novpreci30a  1 non-null      float64
 11  dicpreci30a  1 non-null      float64
 12  enetemp30a   1 non-null      float64
 13  febtemp30a   1 non-null      float64
 14  martemp30a   1 non-null      float64
 15  abrtemp30a   1 non-null      float64
 16  maytemp30a   1 non-null      float64
 17  juntemp30a   1 non-null      float64
 18  jultemp30a   1 non-null      float64
 19  agotemp30a   1 non-null      float64
 20  septemp30a   1 non-null      float64
 21  octtemp30a   1 non-null      float64
 22  novtemp30a   1 non-null      float64
 23  dictemp30a   1 non-null      float64
dtypes: float64(24)
memory usage: 280.0 bytes
     enepreci30a  febpreci30a  marpreci30a  abrpreci30a  maypreci30a  \
382         63.2         81.4        129.1        170.7        213.5   

     junpreci30a  julpreci30a  agopreci30a  seppreci30a  octpreci30a  ...  \
382        149.4        133.1        139.7        181.8        226.7  ...   

     martemp30a  abrtemp30a  maytemp30a  juntemp30a  jultemp30a  agotemp30a  \
382        22.7        22.4        22.6        22.9        23.1        23.1   

     septemp30a  octtemp30a  novtemp30a  dictemp30a  
382        22.4        21.8        21.8        21.9  

[1 rows x 24 columns]      

    382
enepreci30a 63.2
febpreci30a 81.4
marpreci30a 129.1
abrpreci30a 170.7
maypreci30a 213.5
junpreci30a 149.4
julpreci30a 133.1
agopreci30a 139.7
seppreci30a 181.8
octpreci30a 226.7
novpreci30a 158.9
dicpreci30a 104.8
enetemp30a  22.4
febtemp30a  22.7
martemp30a  22.7
abrtemp30a  22.4
maytemp30a  22.6
juntemp30a  22.9
jultemp30a  23.1
agotemp30a  23.1
septemp30a  22.4
octtemp30a  21.8
novtemp30a  21.8
dictemp30a  21.9