這篇文章的內容最初是作為Pandas Merging 101的一部分 ，但由于完全公正地處理該主題所需的內容的性質和大小，它已移至其自己的 QnA。給定兩個簡單的 DataFrame；left = pd.DataFrame({'col1' : ['A', 'B', 'C'], 'col2' : [1, 2, 3]})right = pd.DataFrame({'col1' : ['X', 'Y', 'Z'], 'col2' : [20, 30, 50]})left col1 col20 A 11 B 22 C 3right col1 col20 X 201 Y 302 Z 50可以計算這些幀的叉積，如下所示：A 1 X 20A 1 Y 30A 1 Z 50B 2 X 20B 2 Y 30B 2 Z 50C 3 X 20C 3 Y 30C 3 Z 50計算此結果的最高效方法是什么？
3 回答
拉莫斯之舞
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在熊貓 1.2.0 之后merge現在有選項cross
left.merge(right, how='cross')
使用itertools product和重新創建數據幀中的值
import itertools
l=list(itertools.product(left.values.tolist(),right.values.tolist()))
pd.DataFrame(list(map(lambda x : sum(x,[]),l)))
0 1 2 3
0 A 1 X 20
1 A 1 Y 30
2 A 1 Z 50
3 B 2 X 20
4 B 2 Y 30
5 B 2 Z 50
6 C 3 X 20
7 C 3 Y 30
8 C 3 Z 50
智慧大石
TA貢獻1946條經驗 獲得超3個贊
這是三重的方法 concat
m = pd.concat([pd.concat([left]*len(right)).sort_index().reset_index(drop=True),
pd.concat([right]*len(left)).reset_index(drop=True) ], 1)
col1 col2 col1 col2
0 A 1 X 20
1 A 1 Y 30
2 A 1 Z 50
3 B 2 X 20
4 B 2 Y 30
5 B 2 Z 50
6 C 3 X 20
7 C 3 Y 30
8 C 3 Z 50
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