Python вложенного цикла Dataframe

Я хотел выполнить расчет суммарных затрат, используя значения для 1 Вт, страны и автомобилей 0, и добавить это к 1 млн автомобилей 0, сделав то же самое для автомобилей 1,2, ..., 10. затем проделал то же самое для 1W и 3M и т. д. Я использовал вложенные циклы, как показано ниже в коде, но это занимает слишком много времени. Есть ли возможность использовать непосредственно панды вместо выполнения вложенных циклов?

Комбинация должна быть такой:

USD:
1W and 1M
1W and 3M
1W and 6M
1W and 1Y

and
1M and 3M
1M and 6M
1M and 1Y

and
3M and 6M
3M and 1Y

and
6M and 1Y

import pandas as pd

csv_loader = pd.read_csv('Cars.csv', encoding='cp1252', sep=';', index_col=0).dropna()

for current_date in csv_loader.index.unique():
    print('calculating date: ' +str(current_date))
    for index, row in index_data.iterrows():
        if index == current_date:

            for index2, row2 in index_data.iterrows():
                if index2 == current_date:

Мой CSV-файл выглядит следующим образом:

fact_date;Cars;Costs;Country;Car;Rental_Duration
2017-07-14;0;157.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;1;122.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;2;122.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;3;102.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;4;153.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;5;130.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;6;151.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;7;132.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;8;153.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;9;191.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;10;131.00;USD;Ford;1W
2017-07-14;0;571.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;1;526.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;2;568.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;3;546.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;4;593.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;5;541.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;6;536.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;7;532.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;8;537.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;9;582.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;10;523.00;USD;Ford;1M
2017-07-14;0;679.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;1;641.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;2;622.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;3;654.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;4;655.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;5;635.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;6;623.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;7;678.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;8;689.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;9;694.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;10;625.00;USD;Ford;3M
2017-07-14;0;726.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;1;718.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;2;770.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;3;793.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;4;704.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;5;739.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;6;785.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;7;701.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;8;718.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;9;714.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;10;788.00;USD;Ford;6M
2017-07-14;0;992.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;1;935.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;2;981.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;3;955.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;4;920.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;5;978.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;6;943.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;7;911.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;8;969.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;9;922.00;USD;Ford;1Y
2017-07-14;10;978.00;USD;Ford;1Y

Результат, который я ожидаю, будет следующим:

fact_date Cars    Costs_Total Car Country Rental_Duration
2017-07-14    0   728 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    1   648 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    2   690 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    3   648 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    4   746 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    5   671 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    6   687 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    7   664 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    8   690 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    9   773 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    10  654 Ford    USD 1W_1M
2017-07-14    0   836 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    1   763 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    2   744 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    3   756 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    4   808 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    5   765 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    6   774 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    7   810 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    8   842 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    9   885 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    10  756 Ford    USD 1W_3M
2017-07-14    0   883 Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    1   840 Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    2   892 Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    3   895 Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    4   857 Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    5   869.00  Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    6   936.00  Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    7   833.00  Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    8   871.00  Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    9   905.00  Ford    USD 1W_6M
2017-07-14    10  919.00  Ford    USD 1W_6M