Рассчитать новые значения столбца на основе условий в pandas

В следующий раз вы должны предоставить более качественные данные, чтобы упростить помощь (создание фрейма данных, чтобы мы могли скопировать и вставить ваш код).

Я думаю, что эти коды делают то, что вы хотите:

import pandas as pd

df_profit = pd.DataFrame(columns=["profit_date", "profit"],
                         data=[
                             ["01.04", 70],
                             ["02.04", 80],
                             ["03.04", 80],
                             ["04.04", 100],
                             ["05.04", 120],
                             ["06.04", 120],
                             ["07.04", 120],
                             ["08.04", 130],
                             ["09.04", 140],
                             ["10.04", 140]])

df_deals = pd.DataFrame(columns=["deals_date"], data=["03.04", "05.04", "06.04"])

# combine both dataframes, based on date columns
df = df_profit.merge(right=df_deals, left_on="profit_date", right_on="deals_date", how="left")

# find the first value (first row with deals date) and set it to 'base'
df["base"] = df.loc[df["deals_date"].first_valid_index()]["profit"]

# calculate delta
df["delta"] = df["profit"] - df["base"]

# Remove unused values
df.loc[:df["deals_date"].first_valid_index(), "delta"] = None

# remove temporary cols
df.drop(columns=["base", "deals_date"], inplace=True)

print(df)

вывод:

  profit_date  profit  delta
0       01.04      70    NaN
1       02.04      80    NaN
2       03.04      80    NaN
3       04.04     100   20.0
4       05.04     120   40.0
5       06.04     120   40.0
6       07.04     120   40.0
7       08.04     130   50.0
8       09.04     140   60.0
9       10.04     140   60.0

Вы можете попробовать это, чтобы не получать значения NaN

start_profit = df_profit.loc[(df_profit["profit_date"] == df_deals.iloc[0][0])]
start_profit = start_profit.iloc[0][1]
for i in range(len(df_profit)):
   if int(str(df_profit.iloc[i][0]).split(".")[0]) > 3 and int(str(df_profit.iloc[i][0]).split(".")[1]) >= 4:
       df_profit.loc[i,"delta"] = df_profit.iloc[i][1]-start_profit

Надеюсь, поможет