组合两个不同的数据框以显示所有可能的迭代答案

【问题标题】：Combine two distinct dataframes to show all possible iterations组合两个不同的数据框以显示所有可能的迭代
【发布时间】：2017-05-08 18:55:14
【问题描述】：

我希望在 Python 中组合数据帧 df1 和 df2 以获取 df3，最好是单行（也就是说，没有“对于 df1.LETS 中的所有 x...” )。

我目前在使用 Google-fu 时不知所措，所以我在 StackExchange，希望其他程序员可以帮助填补我的这种困境。

谢谢！

df1    df2      df3
LETS   NUMS     LETS  NUMS
 A      1        A     1
 B      2        A     2
        3        A     3
        4        A     4
                 B     1
                 B     2
                 B     3
                 B     4

【问题讨论】：

标签： python dataframe

【解决方案1】：

你可以使用：

df1 = pd.DataFrame({'LETS':list('AB')})
df2 = pd.DataFrame({'NUMS':range(1,5)})

cross join 解决方案与merge + assign 列与constant 和drop 辅助列A：

df = pd.merge(df1.assign(A=1), df2.assign(A=1), on='A').drop('A', axis=1)
print (df)
  LETS  NUMS
0    A     1
1    A     2
2    A     3
3    A     4
4    B     1
5    B     2
6    B     3
7    B     4

另一个解决方案 MultiIndex.from_product 和 pandas 中的新功能 0.20.1 - MultiIndex.to_frame

df = pd.MultiIndex.from_product([df1['LETS'], df2['NUMS']]).to_frame()
df.columns = ['LETS','NUMS']
print (df)
    LETS  NUMS
A 1    A     1
  2    A     2
  3    A     3
  4    A     4
B 1    B     1
  2    B     2
  3    B     3
  4    B     4

print (df.reset_index(drop=True))
  LETS  NUMS
0    A     1
1    A     2
2    A     3
3    A     4
4    B     1
5    B     2
6    B     3
7    B     4

【讨论】：

【解决方案2】：

pd.DataFrame(index=pd.MultiIndex.from_product([df1.LETS, df2.NUMS],
                          names=("LETS", "NUMS"))).reset_index()
#   LETS  NUMS
#0    A     1
#1    A     2
#2    A     3
#3    A     4
#4    B     1
#5    B     2
#6    B     3
#7    B     4

【讨论】：