如何基于重复值与前置记录更新Pandas DataFrame的日期字段

我是第一次在这里提问，本次遇到的问题较为棘手：我有一张记录患者服用特定药物情况的表格，由于患者可一次性购买多盒药品，部分日期存在缺失，因此我基于患者购买的药盒数复制了对应行数，得到如下表格：

可以看到本案例中，重复行对应的购药量足够使用两个月。

我需要将日期转换为连续序列，但仅对存在重复日期的行执行操作，避免修改其他患者的原始数据。

我尝试编写了如下for循环：

for index,row in output_table_1.iterrows():
    if index == 0:
        next
    elif output_table_1.loc[index, 'Date'] == output_table_1.loc[index-1, 'Date']:
        output_table_1.at[index, 'Date']  = row['Date'] + pd.Timedelta(days=28)
    else: 
        output_table_1.at[index, 'Date']  = row['Date']

但它无法得到我需要的结果，我需要基于上一行的信息修改当前行的日期，示例如下：

原始数据 #

第一次循环后 #

第二次循环后 #

第三次循环后 #

最终预期输出 #

以此类推。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者João Raposo