我想有矢量计算，因为apply or df.iterrows()是缓慢的。下面的代码工作正常，给出预期的结果

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"a": [0, 12, 0, 5], "b": [5, 89, 45, 6], "c": [85, 23, 14, 10]})

def cal(data):
    val1 = data["a"]
    val2 = data["b"]
    val3 = data["c"]
        
    return val1+val2, val1-val2, val1*val3
df["add"], df["subract"], df["multiply"]  = cal(df)

    a   b   c   add subract multiply
0   0   5   85  5   -5      0
1   12  89  23  101 -77     276
2   0   45  14  45  -45     0
3   5   6   10  11  -1      50

现在我想让val 1，val 2，val 3 =0，只要dataframe中a列的任何一行是0。

def cal_with_zero(data):
    if data["a"] == 0:
        val1 = 0
        val2 = 0
        val3 = 0
    else:
        val1 = data["a"]
        val2 = data["b"]
        val3 = data["c"]
        
    return val1+val2, val1-val2, val1*val3

df["add"], df["subract"], df["multiply"]  = cal_with_zero(df)

代码行if data["a"] == 0:出错

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

我想要的结果是

a   b   c   add subract multiply
0   0   5   85  0   0       0
1   12  89  23  101 -77     276
2   0   45  14  0   0       0
3   5   6   10  11  -1      50

我想有一个矢量化的方法，而不是apply or df.iterrows()。我想有函数cal_with_zero，因为在传递的 Dataframe 有很多条件，确定val 1的值，val 2，val 3在实际代码中，由于我无法使用np.where，可能是我错过了一些事情。
先谢谢你了！