Pandas перебор строк с условиям

Задача: сопоставить план и объем в заказах по колонке merge (внести в таблицу планов колонку с объемом из заказов).

План для каждого клиента ставится свой и на разных уровнях.

Например, у одного клиента может быть "год+квартал+бренд+тип бизнеса", у другого "год+квартал+код адреса доставки+бренд+тип бизнеса" и тд. Вариаций может быть много исходя из колонок в таблице Планы

Помогите в df_Orders добавить колонку merge на основе df_Plans. Чтобы для каждого клиента в Orders (KSSS_cust) в колонке merge было свое значение

---

Есть 2 DataFrame:

1. Планы клиентов

df_plans = pd.DataFrame([{'Year': 2023, 'Qtr': 1, 'Mnth': 1, 'KSSS_cust': 3514453, 'KSSS_Shipto': "", 'Brand': "ABD", 'LoB': "B2B", 'Segment': "", 'Product_group': "", 'Product_Name': "", 'Pack_group2': "", 'Production': "", 'Plan': 1500},
                         {'Year': 2023, 'Qtr': 1, 'Mnth': 1, 'KSSS_cust': 3485839, 'KSSS_Shipto': 3491202, 'Brand': "ABD", 'LoB': "B2C", 'Segment': "", 'Product_group': "", 'Product_Name': "", 'Pack_group2': "", 'Production': "", 'Plan': 10000}])

2. Заказы тех же клиентов с таким же набором колонок, только вместо плана "объем"

df_Orders = pd.DataFrame([{'Year': 2023, 'Qtr': 1, 'Mnth': 1, 'KSSS_cust': 3514453, 'KSSS_Shipto': "", 'Ord_N': 1235669, 'Product_N': 6548, 'Brand': "ABD", 'LoB': "B2B", 'Segment': "", 'Product_group': "", 'Product_Name': "", 'Pack_group2': "", 'Production': "", 'Volume': 3200},
                          {'Year': 2023, 'Qtr': 1, 'Mnth': 1, 'KSSS_cust': 3485839, 'KSSS_Shipto': 3491202, 'Ord_N': 2548569, 'Product_N': 85486, 'Brand': "ABD", 'LoB': "B2C", 'Segment': "", 'Product_group': "", 'Product_Name': "", 'Pack_group2': "", 'Production': "", 'Volume': 5600},
                          {'Year': 2023, 'Qtr': 1, 'Mnth': 1, 'KSSS_cust': 3514453, 'KSSS_Shipto': "", 'Ord_N': "", 'Product_N': 587526, 'Brand': "ABD", 'LoB': "B2B", 'Segment': "", 'Product_group': "", 'Product_Name': "", 'Pack_group2': "", 'Production': "", 'Volume': 1560}])

Код клиента = 'KSSS_cust', код адреса доставки = 'KSSS_Shipto'

---

Я смогла получить названия не пустых колонок в df_Plans для каждого клиента.

Не могу понять, как перебрать строки в Заказах и добавить колонку merge для каждой строки с условием совпадения названия колонок для конкретного клиента из Планов

Т.е. в обоих DataFrame должна появиться колонка merge с своим содержимым для каждого клиента:

merge в df_Plans:

• клиент1 : 2023_1_1_3514453_ABD_B2B
• клиент2 : 2023_1_1_3485839_3491202_ABD_B2C

merge в df_Orders:

• строка1+клиент1 : 2023_1_1_3514453_ABD_B2B
• строка2+клиент2 : 2023_1_1_3485839_3491202_ABD_B2C
• строка3+клиент1 : 2023_1_1_3514453_ABD_B2B

вот так я получаю названия не пустых колонок в df_Plans:

for ksss in bonus_pl_cust:
        ksss = int(ksss)
        cust_pl_merge = bonus_plans[(bonus_plans['KSSS_cust'] == ksss)]
        nan_value = float("NaN")
        cust_pl_merge.replace("", nan_value, inplace=True)
        cust_pl_merge.dropna(how='all', axis=1, inplace=True)
        cust_cols = list(cust_pl_merge.columns)
        cust_cols = cust_cols[:-2]

Я пробовала через .apply и доп.функцию, но выдает ошибку, что элемент cust_cols не передается в функцию

for ksss in bonus_pl_cust:
        ksss = int(ksss)
        cust_pl_merge = bonus_plans[(bonus_plans['KSSS_cust'] == ksss)]
        nan_value = float("NaN")
        cust_pl_merge.replace("", nan_value, inplace=True)
        cust_pl_merge.dropna(how='all', axis=1, inplace=True)
        cust_cols = list(cust_pl_merge.columns)
        cust_cols = cust_cols[:-2]
        df['merge'] = df.apply(check_merge(cust_cols), axis=1)


def check_merge(row, cust_cols):
    row['merge'] = ''

    for clmn in cust_cols:
        row['merge'] = row['merge'] + row[clmn]
    return row['merge']