PythonのPandasにおいて新規に作成した列に対して既存列の値を条件分岐させ新規列に代入する

Question

前提

下記のDatabase(### 一番最初のDatabase)に新規に列を作成する関数を導入しました。その後新規に導入した
列"C"には
「もしBよりAの方が大きいならば、列CにはAを代入する、そうでない場合は列CにBを代入する 」というコード

列"D"には
「もしAよりBの方が大きいならば、列CにはAを代入する、そうでない場合は列CにBを代入する 」
というコードを関数にして実装したいと思っています。

解決したい事

・「問題のコード」に実装を試みたコードがあるのですが、def文において2回"if"を使う方法(文法的用法)が分かりません。
恐らく調べてくれば、出で来る内容だとは思うのですが、自分の調査能力では見つける事ができなかったので、
もしコードで回答するのが煩わしかったら参考になりそうなサイトのリンクを貼っていただくだけで幸いです。

・これに関しては別段解決しなければいけない問題ではないのですが、
「def Fill_columuns_axis」　「def Fill_columuns_axis」のコードを一本に纏める事って可能ですか?

一番最初のDatabase

df1 = pd.DataFrame({'A':['100', '200', '300',"400"], 'B':['110', '150', '300',"380"], 
#   A           B      
#   100       　110      
#   200         150       
#   300         300          
#   400         380      

def Make_columuns_axis (Columnuns_axis_df):
    Columnuns_axis_df['C'] = int()
    Columnuns_axis_df['D'] = int()
    return Columnuns_axis_df

Make_columuns_axis(df1)
#   A           B      C   D   
#   100       　110      
#   200         150       
#   300         300          
#   400         380 

問題のコード

#上記のコードで作成した列に値を入れていく
def Fill_columuns_axis (Fill_axis_df):
    if Fill_axis_df["A"] >= Fill_axis_df["B"]:
        Fill_axis_df['C'] = Fill_axis_df["A"]
    else: Fill_axis_df['C'] = Fill_axis_df["B"]
return Fill_axis_df

    if Fill_axis_df["A"] <= Fill_axis_df["B"]:
        Fill_axis_df['D'] = Fill_axis_df["A"]
    else: Fill_axis_df['D'] = Fill_axis_df["B"]
return Fill_axis_df

発生している問題・エラーメッセージ

  File "<ipython-input-16-d2fcc712e7a1>", line 7
    if Fill_axis_df["A"] <= Fill_axis_df["B"]:
    ^
IndentationError: unexpected indent

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Anaconda
Python
Pycharm
お忙しいとは思いますが、よろしくお願いいたします。
情報に不足がありましたら、ご指摘お願いいたします。

追記

df1 = pd.DataFrame({'A':['100', '200', '300',"400"], 'B':['110', '150', '300',"380"]})

#新たに新規のdfを作成して行の長さをdf1と同一にしている
df2 = pd.DataFrame({ 'C' : range(len(df1))})

#"iterrows"関数を使用してdf1の行に対して処理を行おうとしている。
#for文の"idx"と"val"は"index"と"value"を指す固有名詞? この仕様に関しては見つけられなかった。

for idx, val in df1.iterrows():

#"print(idx)"でdf1のインデックスを表示

    print(idx)
    if val.A > val.B:

#"df2.loc[idx,c]"でdf2の列Cを指定

        df2.loc[idx,['C']] = val.A
    elif val.A < val.B:
        df2.loc[idx,['C']] = val.B
    else:
        df2.loc[idx,['C']] = val.B
df = pd.concat([df1, df2], axis=1) 
df

Answer 1

apply使った方が簡単だと
https://note.nkmk.me/python-pandas-map-applymap-apply/

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A':['100', '200', '300',"400"], 'B':['110', '150', '300',"380"]})

def dfmax(x):
    if x["A"] > x["B"]:
        return x["A"] 
    else:
        return x["B"]

df["C"] = df.apply(lambda x: dfmax(x), axis=1)

def dfmin(x):
    if x["A"] > x["B"]:
        return x["B"] 
    else:
        return x["A"]

df["D"] = df.apply(lambda x: dfmin(x), axis=1)

df

やりたいことだけだとmaxとminを使えばできます

df["C"] = df.apply(lambda x: max(x), axis=1)
df["D"] = df.apply(lambda x: min(x), axis=1)

Comments

[Danrussia]

シンプルなコードで読みやすかったです。ありがとうございます。

Answer 2

あくまで一例ですが、下記のプログラムの拡張で実現できるのではないでしょうか(汚いプログラムですみません汗)。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A':['100', '200', '300',"400"], 'B':['110', '150', '300',"380"]})
df2 = pd.DataFrame({ 'C' : range(len(df1))})
#df2 = pd.DataFrame({ 'C' : range(len(df1)),'D' : range(len(df1))})
for idx, val in df1.iterrows():
    print(idx)
    if val.A > val.B:
        df2.loc[idx,['C']] = val.A
    elif val.A < val.B:
        df2.loc[idx,['C']] = val.B
    else:
        df2.loc[idx,['C']] = val.B
df = pd.concat([df1, df2], axis=1) 
df

結果）

  A	      B	      C

0 100 110 110
1 200 150 200
2 300 300 300
3 400 380 400

Comments

[Danrussia]

なんか凄いお洒落なコードだ(語彙力)

今まで殆ど、for文に2つ引数を渡したり「iterrows」を使った事がないので、補足に自分なりにこのコードの解釈を補足で書き足すので(合っているのかどうか)、時間等あれば見ていただけませんか?

2019/07/22 2:15　追記
ちょっとしたトラブルで本文中にコードの質問を投稿するのが遅くなりました。時間がある時で全然かまわないので見て頂ければ幸いです。