从两个列表中获取元素的所有组合？

Question

如果我有两个列表

l1 = ['A', 'B']

l2 = [1, 2]

获得 pandas 数据框的最优雅方法是什么，如下所示：

+-----+-----+-----+
|     | l1  | l2  |
+-----+-----+-----+
|  0  | A   | 1   |
+-----+-----+-----+
|  1  | A   | 2   |
+-----+-----+-----+
|  2  | B   | 1   |
+-----+-----+-----+
|  3  | B   | 2   |
+-----+-----+-----+

注意，第一列是索引。

Answer 1

使用itertools product ：

>>> from itertools import product
>>> pd.DataFrame(list(product(l1, l2)), columns=['l1', 'l2'])
  l1  l2
0  A   1
1  A   2
2  B   1
3  B   2

Answer 2

作为替代方案，您可以使用pandas的cartesian_product （对于大型numpy数组可能更有用）：

In [11]: lp1, lp2 = pd.core.reshape.util.cartesian_product([l1, l2])

In [12]: pd.DataFrame(dict(l1=lp1, l2=lp2))
Out[12]:
  l1  l2
0  A   1
1  A   2
2  B   1
3  B   2

阅读具有正确方向的DataFrame看起来有点混乱......

注意：之前的cartesian_product位于pd.tools.util.cartesian_product 。

Answer 3

您还可以使用sklearn库，该库使用基于NumPy的方法：

from sklearn.utils.extmath import cartesian

df = pd.DataFrame(cartesian((L1, L2)))

对于更详细但可能更有效的变体，请参阅Numpy：x和y数组的笛卡尔积指向单个2D点阵列 。

Answer 4

您可以使用 function merge ：

df1 = pd.DataFrame(l1, columns=['l1'])
df2 = pd.DataFrame(l2, columns=['l2'])

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

Output：

  l1  l2
0  A   1
1  A   2
2  B   1
3  B   2