将计数行值展开为单独的行，在python中添加不同的ID

我有一个数据集，它有几个行和列，但是在标记为“number”的列中，我希望删除聚合并将其分离为自己的唯一计数。我还希望添加一列，为该计数提供一个唯一的id

数据

location    name    type    number  year
ny          hello   he      1       2021
ny          bye     by      0       2021
ny          ok      o       2       2021
ca          hi      h       1       2021

所需的

location    name    type    number  year    count
ny          hello   he      1       2021    he1
ny          bye     by      0       2021    by1
ny          ok      o       1       2021    o1
ny          ok      o       1       2021    o2
ca          hi      h       1       2021    h1

字符串“ok”现在被分成不同的行，而不是用值2进行聚合。 “number”列中的值现在被分成两个不同的行，并带有一个不同的计数ID（基于“name”列），而不是聚合

做

df = df1.reindex(df1.index.repeat(df1['number'])).assign(number=1)
df['count'] = df['type'] + '0' + (df.groupby(['location', 'name', 'type', 'number', 'year']).cumcount() + 1).astype(str)
df

我得到了SO成员的帮助，但是，在本例中，如果数字列中的值为0，我将如何解释？ 我还在研究这个

---

任何建议或建议均受欢迎

仅对重复的

编号

的值进行拆分，如

1

，然后添加编号为0,1的行，并对原始排序进行排序：

m = df1['number'].gt(1)
df2 = df1[m]
df = (pd.concat([df2.reindex(df2.index.repeat(df2['number'])).assign(number=1),
                 df1[~m]]).sort_index())

df['count'] = df['type'] + '0' + (df.groupby(['location', 'name', 'type', 'number', 'year']).cumcount() + 1).astype(str)

print (df)
  location   name type  number  year count
0       ny  hello   he       1  2021  he01
1       ny    bye   by       0  2021  by01
2       ny     ok    o       1  2021   o01
2       ny     ok    o       1  2021   o02
3       ca     hi    h       1  2021   h01