我有以下两个 Dataframe

df=
city         value
hyderabad     3
chennai       3
mumbai        5
pune          5

df1 = 
id   Name
1     *
2     *
3     *
4     *
5     *

我想将 Dataframe （df）拆分为多个 Dataframe ，为每个 Dataframe 生成一个组合，并将具有相同值的行分解

df =  city         value
      hyderabad     3
      mumbai        5

df =  city         value
      hyderabad     3
      pune          5

df =  city         value
      chennai        3
      mumbai         5

df =  city         value
      chennai        3
      pune           5

我希望根据value列将上述生成的 Dataframe 适配到df1中，并为每个组合生成id。最终的结果是这样的

['*|*|hyderabad|*|mumbai','*|*|hyderabad|*|pune','*|*|chennai|*|mumbai','*|*|chennai|*|pune']

下面是我为生成ID而编写的代码

result = []
attributelist = []
finallist = []
for c in product(*[g.index.tolist() for _, g in df.groupby("value")]): // this wil generate the dataframes fo different combinaytions
    dff = df.loc[c, :] 
    for index,row in dff.iterrows():
        df1.loc[df1['id'] == str(row['value']),'Name'] = row['city'] //maps to df1 in the exact postion based on the value
        x = '|'.join(df1["Name"])
        y = x+','.join(result)
        attributelist.append(y)
    finallist.append(attributelist[-1])
print(finallist)

finallist = ['*|*|hyderabad|*|mumbai','*|*|hyderabad|*|pune','*|*|chennai|*|mumbai','*|*|chennai|*|pune']

这里我只有四个组合，因此它可以快速生成ID，当有1000个组合时，它必须循环1000次才能生成1000个ID，这需要很多时间。
是否有任何有效的方法可以做到这一点而不必在每个 Dataframe 上循环并生成id？