df['Reorder'] = df[['Min_lot', 'Reorder']].max(axis = 1) * (df['Reorder'] > 0)

合并clip和mask：

df['Reorder'] = (df['Reorder'].clip(df['Min_lot'])
                 .mask(df['Reorder'].lt(0), 0)
                )

输出：

Material  Min_lot  Reorder
0      E01        1        1
1      E02        1        0
2      E03        1       10
3      E04        1        1
4      E05        5        5
5      E06        5        0
6      E07        5       10
7      E08        5        5
8      E09        5        5

给定输出，掩码条件应该是〈= 0：

df['Reorder'] = (df['Reorder'].clip(df['Min_lot'])
                 .mask(df['Reorder'].le(0), 0)
                )

输出：

Material  Min_lot  Reorder
0      E01        1        0
1      E02        1        0
2      E03        1       10
3      E04        1        1
4      E05        5        0
5      E06        5        0
6      E07        5       10
7      E08        5        5
8      E09        5        5

我想你们都有条件了，你们所要做的就是按顺序做：

df['New_Reorder'] = df['Reorder']
m = df['Reorder'].lt(df['Min_lot'])
df.loc[m, 'New_Reorder'] = df.loc[m, 'Min_lot']
df.loc[df['Reorder'].le(0), 'New_Reorder'] = 0

print(df)

  Material  Min_lot  Reorder  New_Reorder
0      E01        1        0            0
1      E02        1       -1            0
2      E03        1       10           10
3      E04        1        1            1
4      E05        5        0            0
5      E06        5       -1            0
6      E07        5       10           10
7      E08        5        5            5
8      E09        5        3            5

你可以使用np.where函数，它就像Excel的嵌套if公式一样。我按照你写的顺序应用公式。
（
df['New_Reorder ']=np.where（df.Reorder〈0，0，np.where（DF.Reorder〈df.Min_lot，ff.Min_lot，df.Reorder））
）

可以使用apply（）方法：

df['New_Reorder'] = df.apply(lambda row: max(0, row['Min_lot']) if row['Reorder'] < row['Min_lot'] else row['Reorder'], axis=1)