Pandas：基于两个数据帧中的动态值（列）的条件查找

Question

我有两个数据帧，格式如下

DF1:
    YearNb  MonthNb  WeekNb NatCoCode      BNCode  LocalPrice
0     2017        7      27       OBE  BN20008222          60
1     2017        7      28       OBE  BN20008222          61
2     2017        7      29       OBE  BN20008222          62
3     2017        7      30       OBE  BN20008223          63
4     2017        8      31       OBE  BN20008223          64
5     2017        8      32       OBE  BN20008223          65
6     2017        8      33       OBE  BN20008223          66
7     2017        7      27       OFR  BN20008222          67
8     2017        7      28       OFR  BN20008222          68
9     2017        7      29       OFR  BN20008222          69
10    2017        7      30       OFR  BN20008223          70
11    2017        8      31       OFR  BN20008223          71
12    2017        8      32       OFR  BN20008223          72

DF2:
    YearNb_x  MonthNb_x  WeekNb_x NatCoCode VariantCode
0       2017          7        27       OBE  BN20008222
1       2017          7        28       OBE  BN20008222
2       2017          9        34       OBE  BN20008223
3       2018          4        18       OBE  BN20008222
4       2017          8        31       OBE  BN20008222
5       2017          8        32       OBE  BN20008222
6       2018          7        27       OFR  BN20008222
7       2017          7        28       OFR  BN20008223
8       2017          7        29       OFR  BN20008222
9       2017          8        31       OFR  BN20008222
10      2017          8        32       OFR  BN20008223

我要做的是获取DF2中可用的最新价格，并将其添加到DF1中的新列（LocalPrice）。此数据的频率为每周，周数基于日历周（1到一年中的最后一周），BNCode（与VariantCode相同）是产品的唯一标识，条件是：

如果同一代码、同一周、同一年有价格，我要这个价格。在

否则我会选最新的（前一周，两周前，三周，等等…）

以下是我试图做的，但老实说，我对熊猫这个级别并不太熟悉，所以我想我的逻辑是不正确的：

^{pr2}$

这只是一个小样本，我有一个大得多的数据集，我们的想法是取同一周的价格，以防存在，否则取过去最近一周的价格。如果没有一个标准是有效的，它可能只是空的，未来的价格（在DF2中的一个之后的几周）就不有趣了。我手动起草了可能的结果，可能是这样的：

    YearNb_x  MonthNb_x  WeekNb_x NatCoCode VariantCode  Price
0       2017          7        27       OBE  BN20008222     60
1       2017          7        28       OBE  BN20008222     61
2       2017          9        34       OBE  BN20008223     66
3       2018          4        18       OBE  BN20008222     63
4       2017          8        31       OBE  BN20008222     63
5       2017          8        32       OBE  BN20008222     63
6       2018          7        27       OFR  BN20008222     67
7       2017          7        28       OFR  BN20008223  empty
8       2017          7        29       OFR  BN20008222     69
9       2017          8        31       OFR  BN20008222     70
10      2017          8        32       OFR  BN20008223     72

有没有人对我如何处理这个问题有更好的建议？我也尝试过合并数据帧，但也没有成功。在

非常感谢！在