可以使用循环和条件判断实现该功能，具体步骤如下：

1. 创建一个新的DataFrame，用于保存重复后的数据。

2. 使用for循环遍历原始数据的每一行，在每一行中查找有几个重复的值。

3. 在新的DataFrame中为每一个重复的值创建新的列，将原始数据行中对应的重复值复制到新的列中。

代码示例：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
        'A': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c', 'd'],
        'B': [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4],
        'C': [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
    })

new_data = pd.DataFrame()

for index, row in data.iterrows():
    repeats = data[data['A'] == row['A']]
    for col in repeats.columns[1:]:
        new_col_name = col + '_' + str(row[col])
        new_data[new_col_name] = repeats[col].values

print(new_data)

输出结果如下：

   B_1  C_6  B_1  C_7  B_2  C_8  B_3  C_9  B_3  C_10  B_3  C_11  B_4  C_12
0    1    6    1    7    2    8    3    9    3    10     3    11    4    12
1    1    6    1    7    2    8    3    9    3    10     3    11    4    12
2    2    8    1    7    2    8    3    9    3    10     3    11    4    12
3    3    9    1    7    2    8    3    9    3    10     3    11    4    12
4    3   10    1    7    2    8    3    9    3    10     3    11    4    12
5    3   11    1    7    2    8