如何高效计算 Pandas 中 DataFrame 的笛卡尔积？

Pandas 中的笛卡尔积

在 Pandas 中使用两个或多个数据帧时，可能需要获取它们的笛卡尔积，这会产生一个新的数据帧输入数据帧中行的所有组合。

Pandas >= 1.2

在 Pandas 的最新版本中，可以使用 merge 函数通过 how='cross' 参数来执行此操作。这种方法既简洁又高效：

import pandas as pd

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

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

Pandas

1.2

对于早期版本的 Pandas，需要稍微不同的技术。它涉及创建一个为两个数据帧中的每一行重复的键列。添加此键列后，可以使用合并来执行笛卡尔积：

import pandas as pd
from pandas import merge

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

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

这种方法涉及更多，但在旧版本的 Pandas 中有效。

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