如何根据 python 中多个其他数据帧的条件替换文本？

Question

对于一个冗长的问题，我提前表示歉意。我是 python 新手，不太确定从哪里开始解决这个问题。

我在 df 中有一个列“car_number”，有时具有未知的值。当存在未知时：

• 使用该行中的“交付”日期，并将其与 df2 中同一“car_part”编号的最旧“交付”日期进行检查
• 如果 df 和 df2 向前或向后的日期在 3 个月内匹配
  • 转到 df3 并使用相同的 3 个月条件向前或向后匹配“交货”日期
    • 如果匹配，则取最小的 car_number 并将其替换为 UNKNOWN

UNKNOWN 后，在 df 中创建一个名为“公式”的新列，并应用公式来检查日期是否会返回负数。公式：

• 检查新的“car_number”是否与下一行的“car_number”匹配。
• 如果匹配，则取“交货”日期并减去“测试”日期，然后返回两个日期之间的天数。
• 如果数字为正数或空白，则移至下一个 UNKNOWN
• 如果数字为负数
  • 然后返回 df3 并选择下一个 car_number 并替换
  • 再次应用公式，直到返回正数
• 如果新的 car_number 与下一行的 car_number 不匹配，则不返回任何内容。

最终结果应显示第一个 UNKNOWN 被 X123-00027C 替换，第二个 UNKNOWN 被 X123-00148C 替换。再次，抱歉问了这么长的问题。

data = {'car_part': ['100009','100093','100071','100033','100033','100043'],
        'car_number': ['UNKNOWN', 'X123-00027C', 'X123-00027C', 'UNKNOWN', 'X123-00148C', 'X123-00148C'],
        'delivery': ['11/20/2004', '12/17/2009', '7/27/2010', '11/1/2004', '9/5/2004', '11/10/2004'],
        'test': ['12/17/2009', '7/27/2010', '7/10/2020', '12/22/2006', '3/26/2007', '12/1/2007']}  

data2 = {'delivery': ['11/1/2004', '12/1/2004', '1/1/2005', '7/1/2006', '8/1/2006', '9/2/2006'], 
         'car_part': ['100009','100009','100009','100033','100033','100033']}  

data3 = {'car_part': ['100009','100009','100009','100033','100033','100033'],
         'car_number': ['X123-00027C', 'X123-00031C', 'X123-00041C', 'X123-00106C', 'X123-00143C', 'X123-00148C'],
         'delivery': ['8/27/2004', '8/27/2004', '8/27/2004', '3/27/2006', '3/27/2006', '3/27/2006']}  

df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df2 = pd.DataFrame(data2)
print(df2)
df3 = pd.DataFrame(data3)
print(df3)

df['delivery'] = df['delivery'].astype('datetime64[ns]')
df.sort_values(by = ['car_part', 'delivery', 'test'], ascending=[True, True, True])

df2['delivery'] = df2['delivery'].astype('datetime64[ns]')
df2.sort_values(by = ['car_part', 'delivery'], ascending=[True, True])

df3['delivery'] = df3['delivery'].astype('datetime64[ns]')
df3.sort_values(by = ['car_part', 'car_number', 'delivery'], ascending=[True, True, True])