相当于SQL CROSS JOIN的 pandas (笛卡尔积) [英] Pandas Equivalent of SQL CROSS JOIN (Cartesian Product)

问题描述

假设我有两个桌子:

表1:

   col1  col2
      0     1
      2     3

表2:

   col3  col4
      5     6
      7     8

在SQL中，如果我做了以下声明:

In SQL, if I made the following statement:

Select *
From Table1, Table2;

我希望从两个表中获得一个包含所有组合的表:

I would expect to get back a table with all combinations from both tables:

col1 col2 col3 col4
   0    1    5    6
   0    1    7    8
   2    3    5    6
   2    3    7    8

有没有办法对熊猫中的两个数据框做同样的事情?

Is there a way to do the same thing with two dataframes in pandas?

推荐答案

标准习惯用法是在虚拟列上使用merge.

A standard idiom is using the merge on a dummy column.

df1.assign(foo=1).merge(df2.assign(foo=1)).drop('foo', 1)

   col1  col2  col3  col4
0     0     1     5     6
1     0     1     7     8
2     2     3     5     6
3     2     3     7     8

这篇关于相当于SQL CROSS JOIN的 pandas (笛卡尔积)的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！