データフレームは、私がデータフレームDF1とDF2を持っ組み合わせ

Question

を繰り返します。私はこのデータフレームを取得するつもりのですか

df1 = pd.DataFrame(['A1','A2']) 
    0 
0 A1 
1 A2 
df2 = pd.DataFrame(pd.date_range('2016-01-01',periods = 2, freq = '1D')) 
      0 
0 2016-01-01 
1 2016-01-02 

？

0 1 
0 A1 2016-01-01 
1 A1 2016-01-02 
2 A2 2016-01-01 
3 A2 2016-01-02 

Answer 1

あなたが使用することができitertools：あなたはリストに変換する必要があるので、

import itertools as it 

pd.DataFrame(list(it.product(df1[0], df2[0]))) 
    0   1 
0 A1 2016-01-01 
1 A1 2016-01-02 
2 A2 2016-01-01 
3 A2 2016-01-02 

itertoolsは、データフレーム

にそれを変換する前に、発電機を返します。

it.productは、2つのiterableオブジェクト間のすべての組み合わせを作成します。例：

["".join(i) for i in it.product("ABC", "ABC")] 
['AA', 'AB', 'AC', 'BA', 'BB', 'BC', 'CA', 'CB', 'CC'] 

Answer 2

pandas.concatを使用してデータフレームを拡張し、それをマージする必要があります。

import pandas as pd 
# test data 
df1 = pd.DataFrame(['A1','A2']) 
df2 = pd.DataFrame(pd.date_range('2016-01-01',periods = 2, freq = '1D')) 

# expand dataframes to cover all varinats and get the same lengths 
df3 = pd.concat([df1]*len(df2), ignore_index=True) 
df4 = pd.concat([df2]*len(df2), ignore_index=True) 

# final concat to merge dataframes 
print (pd.concat([df3,df4],axis=1, ignore_index=True)) 

出力：

0   1 
0 A1 2016-01-01 
1 A2 2016-01-02 
2 A1 2016-01-01 
3 A2 2016-01-02