条件を満たす箇所だけ欠損を補いたい

前提・実現したいこと

現在，ある条件の元，列毎に欠損を埋めるプログラムを作成しています．計算結果がnanになった場合，欠損は埋めずに次のループに行きたいのですが，その方法が分かりません．不躾で申し訳ございませんが，ご教授お願いいたします．

実現したいことは，df1のd列以降の欠損を以下の条件の元，埋めた新しいデータフレームdfを作成したいです
df1のa列はレイヤーの番号，b,c列は地点番号（b,cを結ぶと直線が表現できる），d列は角度，e列以降はbc間の情報が入っています．
df1
index|a|b|c|d|e|f
|:--|:--:|--:|:--|:--:|--:|
1|45|1|2|0|2|2|
2|45|2|3|0|nan|nan|
3|45|3|4|10|5|5|
4|45|3|6|358|3|3|
5|45|4|5|0|2|2|
6|45|5|6|0|3|nan|
7|45|7|8|0|5|5|
8|35|2|3|10|nan|2|
9|35|3|4|10|nan|nan|
10|35|4|5|10|5|5|
11|35|5|7|20|2|2|
12|35|6|7|20|nan|nan|
13|35|7|8|15|5|5|
14|25|1|2|6|nan|5|

＜条件＞

埋める対象となるセルの条件（例：index=2のe列が対象か調べる場合）

欠損しているセルの行のa列要素と同じ値を持つ行がdfにある

（index=1~7が該当）
0. 欠損しているセルのb列の要素と同じ要素をc列に持ち，1．を満たす行がdfにあること．
（index=1の行が該当）
0. 欠損しているセルのc列の要素と同じ要素をb列に持ち，1．を満たす行がdfにあること．
（index=3と4の行が該当）
0. 2.3．で該当した行が欠損しているセルの列と同じ列に要素がある
（index=1,3,4のe列には要素があるため，index=2のe列の欠損は埋める対象となる）
以上の条件を満たさないセルは，dfでは欠損のままになる

＜埋め方＞
条件2,3で該当した行の欠損しているセルの列と同じ列の要素で平均した値を，条件4で決定した欠損しているセルに入れる．
ここで，条件2，3で該当した行が，それぞれの条件で2行以上ある場合は，欠損しているセルの行のd列（角度）を基準にして角度の差が絶対値で小さい方を採用する．
（条件3では2行該当しているため，index=2のd列を基準としてindex=3,4の角度差を見る．index=4の角度差の方が小さいため，index=4を採用し，index=1,4のe列の平均値で欠損を埋める）

df
index|a|b|c|d|e|f
|:--|:--:|--:|:--|:--:|--:|
1|45|1|2|0|2|2|
2|45|2|3|0|2.4|2.4|
3|45|3|4|10|5|5|
4|45|3|6|358|3|3|
5|45|4|5|0|2|2|
6|45|5|6|0|3|nan|
7|45|7|8|0|5|5|
8|35|2|3|10|nan|2|
9|35|3|4|10|nan|2.9|
10|35|4|5|10|5|5|
11|35|5|7|20|2|2|
12|35|6|7|20|nan|nan|
13|35|7|8|15|5|5|
14|25|1|2|6|nan|5|

python
1import pandas as pd
2
3df1=pd.DataFrame([[45,1,2,0,2,2],[45,2,3,0,None,None],[45,3,4,10,5,5],[45,3,6,358,3,3],
4                  [45,4,5,0,2,2],[45,5,6,0,3,None],[45,7,8,0,5,5],
5                  [35,2,3,10,None,2],[35,3,4,10,None,None],[35,4,5,10,5,5],
6                  [35,5,7,20,2,2],[35,6,7,20,None,None],[35,7,8,15,5,5],
7                  [25,1,2,6,None,5]],columns=["A","B","C","D","E","F"])
8
9df=df1.copy()
10
11collist=df.columns.tolist()
12col=len(df.columns)
13info = df.columns.get_loc("E")
14
15A=collist.index("A")
16B=collist.index("B")
17C=collist.index("C")
18kakudo=collist.index("D")
19
20for n in range(info,col):#dfを1列ずつ処理
21    k=df[df[collist[n]].isnull()]
22    k_index=k.index.values
23
24    for i in range(len(k)):#kを1行ずつ処理
25        if df[(df["A"]==k.iloc[i,A])&(df["C"]==k.iloc[i,B])].empty:
26            continue
27        m=df[(df["A"]==k.iloc[i,A])&(df["C"]==k.iloc[i,B])]
28        
29        if len(m)==0:
30            mae=pd.DataFrame([None,None,None,None,None,None],columns=collist)
31        elif len(m)==1:
32            mae=m
33        else:
34            mk=[]
35            for x in range(len(m)):
36                mk.append(min(abs(m.iloc[x,kakudo]-k.iloc[i,kakudo]),360-m.iloc[x,kakudo]+k.iloc[i,kakudo]))
37            mae=m.iloc[mk.index(min(mk)),:]
38        
39        if df[(df["A"]==k.iloc[i,A])&(df["B"]==k.iloc[i,C])].empty:
40            continue
41        u=df[(df["A"]==k.iloc[i,A])&(df["B"]==k.iloc[i,C])]
42        
43        if len(u)==0:
44            ushiro=pd.DataFrame([None,None,None,None,None,None],columns=collist)
45        elif len(u)==1:
46            ushiro=u
47        else:
48            uk=[]
49            for y in range(len(u)):
50                uk.append(min(abs(u.iloc[y,kakudo]-k.iloc[i,kakudo]),360-u.iloc[y,kakudo]+k.iloc[i,kakudo]))
51            ushiro=u.iloc[uk.index(min(uk)),:]
52        
53        df.at[k_index[i],collist[n]]=2/(1/mae[collist[n]]+1/ushiro[collist[n]])##ここの計算結果がnanの場合，欠損は埋めずに次のループに入る
54
55        print(df)