Python 如何使用.where()替换时间戳的一部分

我有一个包含几个时间戳的数据帧.我正在try 找到某些不满足条件的时间戳，并根据来自另一个时间戳和正在测试的当前时间戳的片段来计算它们的新时间戳值.

df = pd.DataFrame(data={'col1': [pd.Timestamp(2021, 1, 1, 12), pd.Timestamp(2021, 1, 2, 
                                 12), pd.Timestamp(2021, 1, 3, 12)], 
                        'col2': [pd.Timestamp(2021, 1, 4, 12), pd.Timestamp(2021, 1, 5, 
                                12), pd.Timestamp(2021, 1, 6, 12)]})
print(df)
#                 col1                col2
# 0 2021-01-01 12:00:00 2021-01-04 12:00:00
# 1 2021-01-02 12:00:00 2021-01-05 12:00:00
# 2 2021-01-03 12:00:00 2021-01-06 12:00:00

我正试着做这样的事情:

testDate = pd.Timestamp(2021, 1, 2, 16)
df['newCol'] = df['col1'].where(df['col1'].dt.date <= testDate.date(), pd.Timestamp(year=testDate.year, month=testDate.month, day=testDate.day, hour=df['col1'].dt.hour))

不过，我得到了一个关于歧义的错误:

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

如果我go 掉最后一位hour=df['col1'].dt.hour，代码就会运行，所以我知道这与此有关，但我不明白为什么它会抱怨真实性，因为这一小段代码没有测试任何条件，它只是赋值.我认为这是因为我正在try 使用正在迭代的值来计算新值，但如果我try 使用整数而不是时间戳来执行此过程，则运行得很好:

df = pd.DataFrame(data={'col1': [1,2,3], 'col2': [4,5,6]})
print(df)
#   col1  col2
# 0     1     4
# 1     2     5
# 2     3     6

testInt = 2
df['newCol'] = df['col1'].where(df['col1'] < testInt, df['col1'] + 2)
print(df)
#   col1  col2  newCol
# 0     1     4       1
# 1     2     5       4
# 2     3     6       5

做我想做的事，正确的方式是什么？