Объединить два столбца при изменении знака pandas

Вы можете использовать маску для всех отрицательных значений и заполнить пропущенные значения значениями col2.

m = df['col1'] < 0 
df['col1'] = df['col1'].mask(m).fillna(df['col2'])
print(df)

   col1  col2
0   0.4  -0.9
1   0.2  -0.5
2   0.2   0.2
3   0.4   0.4
4   0.8  -0.6

Найдите строки, в которых col1 меньше 0, и замените на col2:

df.loc[df['col1'] < 0, 'col1'] = df['col2']

результат:

   col1  col2
0   0.4  -0.9
1   0.2  -0.5
2   0.2   0.2
3   0.4   0.4
4   0.8  -0.6

используя df.where и .drop

df_new = df.where(df['col1'].ge(0),df['col2'],axis=0).drop('col2',axis=1)

print(df_new)


   col1
0   0.4
1   0.2
2   0.2
3   0.4
4   0.8

Вы можете применить свою функцию выбора к Dataframe и впоследствии удалить второй столбец.

df["col1"] = df.apply(lambda row: max(row.col1, row.col2), axis=1)
df = df.drop("col2", axis=1)