例如,df1 是一个 3*2 的数据帧,而 df2 是一个 10*3 的数据帧,我想要的是生成一个 30*5 的新数据帧,其中 df1 中的每一行都附加了所有 10 个 df2 的 3 列df2 中的行。

我知道我可以使用迭代将 df2 的列附加到 df1 的每一行,但我想知道在 Pandas 中是否有一些更有效的方法来做到这一点,比如它的 concat 函数。

有人可以帮忙吗?

问候,

最佳答案

如果我理解你,你需要 cartesian product 。您可以在 Pandas 中使用合并来模拟这一点:

>>> df1 = pd.DataFrame({'A':list('abc'), 'B':range(3)})
>>> df2 = pd.DataFrame({'C':list('defg'), 'D':range(3,7)})
>>> df1['key'] = 1
>>> df2['key'] = 1
>>> df = pd.merge(df1, df2, on='key')
>>> del df['key']
>>> df
    A  B  C  D
0   a  0  d  3
1   a  0  e  4
2   a  0  f  5
3   a  0  g  6
4   b  1  d  3
5   b  1  e  4
6   b  1  f  5
7   b  1  g  6
8   c  2  d  3
9   c  2  e  4
10  c  2  f  5
11  c  2  g  6

关于join - 如何将pandas数据帧的每一行附加到另一个数据帧的每一行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/19827641/

10-08 22:31
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