熊猫-用另一个数据框的值填充一个数据框的每一行

Question

我有两个数据框，一个带有日期集（df1），另一个带有emp_ids（df2）。 我正在尝试创建一个新的数据框，以便将df2中的每个emp_id标记为df1中的每个日期。

以下是我的数据框的外观

df1

2018-01-01
2018-01-02
2018-01-03
2018-01-04

df2

emp_1
emp_2
emp_3

预期产量：

2018-01-01,emp_1
2018-01-02,emp_1
2018-01-03,emp_1
2018-01-04,emp_1
2018-01-01,emp_2
2018-01-02,emp_2
2018-01-03,emp_2
2018-01-04,emp_2
2018-01-01,emp_3
2018-01-02,emp_3
2018-01-03,emp_3
2018-01-04,emp_3

我将日期列转换为字符串，并尝试执行以下操作，但返回了空的数据框

我尝试做pd.merge(df1, df2])

Answer 1

您想要做的就是称为carthesian product 。 在pandas您可以这样做：

df1['key'] = 0
df2['key'] = 0

result = df1.merge(df2, how='outer').drop('key',axis= 1)

编辑：证明它有效

df1 = pd.DataFrame(['2018-01-01','2018-01-02','2018-01-03','2018-01-04'],columns=['date'])
df2 = pd.DataFrame(['emp_1','emp_2','emp_3'],columns=['id'])

# res
df1['key'] = 0
df2['key'] = 0

res = df1.merge(df2, how='outer').drop('key',axis= 1)

# print
print(res.sort_values('id'))

安慰 ：

    date        id
0   2018-01-01  emp_1
3   2018-01-02  emp_1
6   2018-01-03  emp_1
9   2018-01-04  emp_1
1   2018-01-01  emp_2
4   2018-01-02  emp_2
7   2018-01-03  emp_2
10  2018-01-04  emp_2
2   2018-01-01  emp_3
5   2018-01-02  emp_3
8   2018-01-03  emp_3
11  2018-01-04  emp_3