Изменить знак значения на основе другого значения столбца

Простым способом сделать это было бы создать маску, где apple соответствует -1, а другие значения соответствуют 1, а затем несколько:

df['sum'] *= np.where(df['fruit'].eq('apple'), -1, 1)

Выход:

>>> df
       id       fruit  sum
0   ab3e3       apple   -2
1  psdds2      others    3
2   pas13     organge    6
3   ccdf2  watermelon    8
4   dsda1       apple   -3

Другим решением было бы использовать .loc:

df.loc[df['fruit'] == 'apple', 'sum'] = -df['sum']

Используя numpy.where:

ef['sum'] *= np.where(ef['fruit'].eq('apple'), -1, 1)

или с индексацией pandas loc:

ef.loc[ef['fruit'].eq('apple'), 'sum'] *= -1

выход:

       id       fruit  sum
0   ab3e3       apple   -2
1  psdds2      others    3
2   pas13     organge    6
3   ccdf2  watermelon    8
4   dsda1       apple   -3

ef.loc[ef["fruit"]= = "apple", "sum"] *= -1

результат:

       id       fruit  sum
0   ab3e3       apple   -2
1  psdds2      others    3
2   pas13     organge    6
3   ccdf2  watermelon    8
4   dsda1       apple   -3

Не называйте свой столбец оригинальной функцией панды, если вы вызываете его через [], а не .

np.where((ef.fruit == 'apple'), (-1 * ef['sum']), ef['sum'])
Out[159]: array([-2,  3,  6,  8, -3], dtype=int64)