我尝试了一段时间后得出了这个解决方案：

首先，我用水果表情符号重新制作了你的数据框，让变化更明显：

df = pd.DataFrame({
'time': [1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2],
'gce_cod': ['A1', 'A2', 'A2', 'A3', 'A4', 'A1','A5','A1', 'A2', 'A3', 'A4', 'A1','A5'],
'gce_descri': ['🍊', '🥝','🥝', '🍊', '🍎', '🍊','🥝','🍊', '🥝', '🍊', '🍎', '🍊','🥝']})

则此解决方案需要对数据进行排序

因为我们将对结果的出现次数进行累计求和，但是由于这个计数有一些条件，我们将创建另一个列，其中包含一个键，以便稍后对df进行分组。

df = df.sort_values(["time","gce_cod","gce_descri"])
df['key'] = df['time'].astype(str) + '_' + df['gce_descri'] + '_' + 
df['gce_cod']

然后是棘手的部分。

我所理解的这个累积和的条件是：
1.每个总和的范围是一个时间段
1.仅在以下情况下才对值进行计数：a）结果重复B）出现不同的“gce_cod”
所以我为变量'key'的唯一出现做了另一个df，这个变量是我们在最后一步做的，Regard是一个由我们开始df的三个变量组成的变量，那么我们就不能把这个累加和做在'count'变量中。

uniqueKeysDf = pd.DataFrame(dict(
key=df.key.unique(),
descri=[string[:3] for string in df.key.unique()]
))
uniqueKeysDf['count'] = uniqueKeysDf.groupby(['descri']).cumcount()+1

最后，我们通过“key”变量合并df，并根据“count”值重复水果数量。

df = pd.merge(df,uniqueKeysDf[['key', 'count']],'left',on='key')
df.gce_descri =  df.apply(lambda x: x['gce_descri'] + (x['count'] - 1) * 
x['gce_descri'] if x['count'] > 1 else x['gce_descri'], axis=1)
df = df.drop(['key', 'count'], axis=1)

这就是我们努力的成果

time    gce_cod gce_descri
0   1   A1  🍊
1   1   A1  🍊
2   1   A2  🥝
3   1   A2  🥝
4   1   A3  🍊🍊
5   1   A4  🍎
6   1   A5  🥝🥝
7   2   A1  🍊
8   2   A1  🍊
9   2   A2  🥝
10  2   A3  🍊🍊
11  2   A4  🍎
12  2   A5  🥝🥝

使用2个布尔掩码：一个用于gce_cod/gce_descri列的两个副本（按行），一个用于gce_descri列，以进一步计算它们之间的 * 按位异或 * ^：

df['gce_descri'] = np.where(df.duplicated() ^ df['gce_descri'].duplicated(),
                            df['gce_descri']+'X', df['gce_descri'])

gce_cod     gce_descri
0      A1   description1
1      A2   description2
2      A3  description1X
3      A4   description3
4      A1   description1
5      A5  description2X

首先，使用pd.Dataframe.duplicated查找重复项
然后使用pd.where将那些重复的行替换为您自己的值。

find_duplicates = df['gce_descri'].duplicated()

df['gce_descri'] = df['gce_descri'].where(~find_duplicates, df['gce_descri'] + '_X')

输出
Output

注意：-将更改“gce_descri”中的所有重复值