根据另一列的值将值转换为负数

我有一个 df 我想在其中转换列中的值b如果列中的相应值为负数a is not NaN.

这是我的代码：

# create a test df
df = pd.DataFrame(np.array([[12, 34], [67, 98], [np.nan, 6], [23, 45], [np.nan, 5], [5, 82], [61, 92]]), columns=['a', 'b'])

print(df)
    a   b
0   12.0    34.0
1   67.0    98.0
2   NaN     6.0
3   23.0    45.0
4   NaN     5.0


# the code to convert b to negative if a is not NaN
df['b'] = df['b'].apply(lambda x: -x if df['a'] != pd.isnull else x)

这是收到的错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()

我试图查找错误代码，但我不明白发生了什么。我正在使用 lambda 但不确定是否有更好的方法。 df 应如下所示：

    a   b
0   12.0    -34.0
1   67.0    -98.0
2   NaN     6.0
3   23.0    -45.0
4   NaN     5.0

一句简单的话就能给你你想要的专栏：

df['b'].where(df['a'].isna(), -df['b'])

或者如果你想修改df到位：

df.loc[df['a'].isna(), 'b'] *= -1