<分区>
我正在尝试获取一个数据框,该数据框包含两个不同数据框中两个单独列的所有组合。我的数据框如下所示:
>>>first_df >>>second_df
id test id text
0 1 abc 0 11 uvw
1 2 def 1 22 xyz
2 3 ghi
据此,我能够使用这种方法获得组合:
df = pd.DataFrame(list(itertools.product(list(a['test']),list(b['text']))),columns=['test','text'])
>>>df
test text
0 abc uvw
1 abc xyz
2 def uvw
3 def xyz
4 ghi uvw
5 ghi xyz
我无法理解的是,如何将相关的 id 列也放入我的数据框中,使其看起来像:
>>>df
id test text kid
0 1 abc uvw 11
1 1 abc xyz 22
2 2 def uvw 11
3 2 def xyz 22
4 3 ghi uvw 11
5 3 ghi xyz 22
我尝试分别对 id 列进行组合
df1 =pd.DataFrame(list(itertools.product(list(a['id']),list(a['id']))),columns=['id','id'])
df
id id
0 1 1
1 1 2
2 1 3
3 2 1
4 2 2
5 2 3
6 3 1
7 3 2
8 3 3
df2 =pd.DataFrame(list(itertools.product(list(b['kid']),list(b['kid']))),columns=['kid','kid'])
>>>df2
id kid
0 11 11
1 11 22
2 22 11
3 22 22
然后我尝试连接...这显然失败了
df = pd.concat([df['id'],df2,df1['kid']],axis=1)
>>> df
id test text kid
0 1 abc uvw 11.0
1 1 abc xyz 22.0
2 1 def uvw 11.0
3 2 def xyz 22.0
4 2 ghi uvw NaN
5 2 ghi xyz NaN
6 3 NaN NaN NaN
7 3 NaN NaN NaN
8 3 NaN NaN NaN
我觉得我可以使用数据帧的 apply
函数来解决这个问题,但我不知道如何解决。任何线索将不胜感激。感谢您阅读这么多:)