循环将修复值添加到数据框（累积到将来的值）

Question

我正在尝试在接下来的6个月内模拟库存水平：

1-我有未来6个月每天的预期累计需求。  因此，无需重新订购，我的余额每天都会变得更负。

2-我的想法是：  每当库存水平低于3000时，我都会发送一份定单购买15000，然后三天后，我的水平就会再次提高：

将这个值添加到所有未来值中的最佳方法是什么？

       ds         saldo
0 2019-01-01  10200.839819
1 2019-01-02   5219.412952
2 2019-01-03      3.161876
3 2019-01-04  -5507.506201
4 2019-01-05 -10730.291221
5 2019-01-06 -14406.833593
6 2019-01-07 -17781.500396
7 2019-01-08 -21545.503098
8 2019-01-09 -25394.427708

我开始这样做：

data = 0
n = 0
c= 0
V=0    

Date = []
Value = []
for index, row in forecast_data.iterrows():

  if row['saldo'] < 3000:
    data += 1
    V = row['saldo'] + c

    if data == 3:
      n += 1
      c = 15000 * n
      data = 0

  else:

    V = row['saldo'] + c

  Date.append(row['ds'])
  Value.append(V)


df = pd.DataFrame(list(zip(Date, Value)), columns=['Date', 'Value'])

但即使库存水平低于6000，它仍会每3天重新订购并增加一次。