如何在 Pandas 中執行 DataFrame 的笛卡爾積？

Pandas 中的笛卡爾積

在資料操作任務中，通常需要將多個資料幀中的行組合到單一資料幀中。實現此目的的一種方法是執行笛卡爾積，它從輸入資料幀生成所有可能的行組合。

對於 Pandas 版本 >= 1.2，合併函數提供了笛卡爾積的內建方法計算。下面的程式碼示範了它的用法：

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'col3':[5,6]})    

df1.merge(df2, how='cross')

輸出：

   col1  col2  col3
0     1     3     5
1     1     3     6
2     2     4     5
3     2     4     6

對於Pandas 版本

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'key':[1,1], 'col1':[1,2],'col2':[3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'key':[1,1], 'col3':[5,6]})

pd.merge(df1, df2,on='key')[['col1', 'col2', 'col3']]

For Pandas versions

1.2 中，可以使用合併功能的替代方法。在此方法中，為每個資料幀新增一個公用金鑰以方便連接：

   col1  col2  col3
0     1     3     5
1     1     3     6
2     2     4     5
3     2     4     6

輸出：

以上是如何在 Pandas 中執行 DataFrame 的笛卡爾積？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！