根据条件在两个数据帧中逐行迭代

Question

我有一个名为dataframeA的 dataframe 包含以下数据，

ID     Date       From  TO    Type    Price
1   01/01/2020    C      D    AC       100
2   02/01/2020    C      D    AV       10
3   02/01/2020    A      B    AV       50
4   02/01/2020    D      C    BV       30
5   03/01/2020    A      B    AV       30
6   04/01/2020    B      C    BV       20
7   05/01/2020    B      C    BV       20

以下是我预期的 output 作为dataframeB ：

    ID     Date       From   TO    Type    Price   VAR   VAR1
    1   01/01/2020    C      D    AC       50      D       1
    1'  01/01/2020    C      D    AC       50      D      Nan
    2   02/01/2020    C      D    AV       10      D      Nan
    3   02/01/2020    A      B    AV       30      B       3
    3'  02/01/2020    A      B    AV       20      B       3'
    4   02/01/2020    D      C    BV       30     Nan      1
    5   03/01/2020    A      B    AV       30      B       Nan
    6   04/01/2020    B      C    BV       20     Nan      3   
    7   05/01/2020    B      C    BV       20     Nan      3'

目前的想法是逐行迭代dataframeA ，如果type = AC or AV ，我们append新的dataframeB中的行，dataframeB dataframeB['VAR'] = dataframeB['TO] 。 如果type = BV ：我逐行迭代dataframeB ，其中第一行dataframeB['TO'] = AC or AV ， row1['VAR'] == row['FROM']和VAR1 = NAN 。 如果价格等于，我在dataframeB中插入行，其值为VAR1 == ID如果不等于：我复制行并更改价格 where row1['price']= row1['price'] - row['price']我在VAR1中添加了该 ID。

这是我尝试过的代码：

for index , row in dataframeA.iterrows():
    if (row['type'] == 'AC')| (row['type'] == 'AV') :
        dataframeB = dataframeB.append(row)
        dataframeB['VAR'] = dataframeB['VAR'].fillna(dataframeB['TO'])
    if row['type'] == 'BV':
        for index1 , row1 in dataframeB.iterrows(): 
            if  row['FROM] == row1['VAR'] &  row1['VAR'] == np.nan:
                dataframeB = dataframeB.append(row)

我卡在dataframeA中重复行的部分并更改了价格。