Как условно изменить значения в столбце DataFrame (неитерационно)?

Дан DataFrame с тремя колонками. Задача - в третьей колонке оставить неокругленными значения из второй, если в первой число нецелое; и обратно - в третью записать округленные значения из второй, если в первой целое число; причем сделать это нужно неитерацинно. Ниже приведу безуспешные попытки решения; concat и merge не помогли (либо не до конца разобрался):

Вариант 1. Делал так, однако, видимо, атрибут inplace для метода pandas.DataFrame.round отсутствует:

import pandas as pd


df = pd.DataFrame()
df['Am1'] = [1, 2.5, 4, 6.8]
df['Am2'] = df['Am1'] * 1.05
df['Am3'] = df['Am2']
df[df['Am2'] % 1 == 0]['Am3'].round(0)

Вариант 2.

df = pd.DataFrame()
df['Am1'] = [1, 2.5, 4, 6.8]
df['Am2'] = df['Am1'] * 1.05
df['Am3'] = df['Am2']
df['Am3'] = df[df['Am1'] % 1 == 0]['Am3'].round(0)

Вариант 3.

df = pd.DataFrame()
df['Am1'] = [1, 2.5, 4, 6.8]
df['Am2'] = df['Am1'] * 1.05
df['Am3'] = df.loc[df['Am1'] % 1 == 0, 'Am2'].round()
df['Am3'] += df.loc[df['Am1'] % 1 != 0, 'Am2']

Вариант 4.

df = pd.DataFrame()
df['Am1'] = [1, 2.5, 4, 6.8]
df['Am2'] = df['Am1'] * 1.05
df['Am3'] = df.loc[df['Am1'] % 1 == 0, 'Am2'].round().fillna(0, inplace=True)
df['Am3'] += df.loc[df['Am1'] % 1 != 0, 'Am2'].fillna(0, inplace=True)

Приведу решение с итерациями, чтобы был понятен ожидаемый результат:

df = pd.DataFrame()
df['Am1'] = [1, 2.5, 4, 6.8]
df['Am2'] = df['Am1'] * 1.05
df['Am3'] = df['Am2']
for i in df.index:
    if df.loc[i, 'Am1'] % 1 == 0:
        df.loc[i, 'Am3'] = df.loc[i, 'Am3'].round()