python 定位/修改DataFrame类型中某一值 根据相对时间的先后顺序来寻找参数值

需求描述：
现在有一条生产线在生产一种产品，生产线上不同生产参数的数值会在许许多多的时间点上被记录，产品被生产出来时会有相对应的生产时间。对于产品A，小于其生产时间、并且离其生产时间最近的各个被记录的生产参数就是产品A所对应的生产参数。
提供生产表：parameter.xlsx 其中包含各个时间点、记录的参数名称以及参数值
提供产品表：ID_concat.xlsx 其中包含各个产品的生产时间

使用ID[y][i] = stove['value'][j]的形式来更改DataFrame类型的某一个具体值，其中y是列名，i是行数。

ID.iloc[i][n]用于定位某一个具体值，其中i是行数，n是列数。

import numpy as np 
import pandas as pd
from datetime import *


stove_file = 'parameter.xlsx'
id_file = 'ID_concat.xlsx'


def find_value_from_stove(stove_file, id_file):
    """
    stove_file: 按照时间先后顺序排序之后的参数文件
    id_file: 按照时间先后顺序排序之后的Product_ID文件
    return：DataFrame类型的、带有生产参数的Product数据
    """
    ID = pd.read_excel(id_file)  #  sorted
    #print(ID)
    stove = pd.read_excel(stove_file)  #  sorted
    index = 0
    for i in range(ID.shape[0]):
        print(i)
        #print(len(ID))
        #datetime.strptime("2016-06-07", "%Y-%m-%d")  
        end_time = int(ID['ts'][i].strftime('%Y%m%d%H%M%S'))
        for j in range(index, len(stove)):
            print(i,j)
            now_time = int(stove['ts'][j].strftime('%Y%m%d%H%M%S'))
            #print(end_time, now_time)
            if(now_time<end_time):
                y= stove['tagname'][j]
                #print(y)
                for n, k in enumerate(ID):
                    if y == k:#找到相同的参数列
                        #print(y,k)
                        print(ID.iloc[i][n], stove['value'][j])#修改之前的值
                        ID[y][i] = stove['value'][j]
                        print(ID.iloc[i][n], stove['value'][j])#修改之后的值
            else: 
                index = j#更改查询范围
                print(index)
                if(i<ID.shape[0]-1):
                    for m, n in enumerate(ID):
                        if m>2:#在该文件中第四列以及之后才是参数列
                            ID[n][i+1] = ID.iloc[i][m]
                        
                break
    return ID
ID = find_value_from_stove(stove_file, id_file)
ID = ID.to_excel("product_with_values.xlsx",index=0)