有沒有辦法向pandas數據框添加新列，將新列的每個唯一值附加到數據幀的每個現有行？

Question

給出一個熊貓數據幀：

fruit_prices = [('apple', 5.99),
           ('orange', 4.99),
           ('pear', 6.99)]
labels = ['fruit', 'price']
fruit_prices = pd.DataFrame.from_records(datasets, columns=labels)

fruit_prices 
fruit    price    
apple    5.99     
orange   4.99     
apple    6.99  

我想添加一個新列，例如，只包含兩個值，但是這樣的方式是每個這些唯一值都出現在原始數據幀中的每個現有行中。

day = ['wednesday', 'wednesday', 'thursday']

預期產量：

fruit    price    day
apple    5.99     wednesday 
apple    5.99     thursday
orange   4.99     wednesday 
orange   4.99     thursday
apple    6.99     wednesday 
apple    6.99     thursday 

我想也許我可以在從新列/系列中獲取唯一值之后使用itertools：

from itertools import cycle
dates = cycle(['wednesday','thursday']) 

但我不知道如何將其分配回數據幀（以允許重復現有行的方式）或者這甚至是一種可行的方法。 我還考慮過從該系列創建一個單列數據框並合並它，但這看起來很迂回，我也不知道如何去做。

Answer 1

我相信你需要cross join ：

day = ['wednesday', 'thursday']

df = fruit_prices.assign(A=1).merge(pd.DataFrame({'day':day,'A':1}), on='A', how='outer')
print (df)
    fruit  price  A        day
0   apple   5.99  1  wednesday
1   apple   5.99  1   thursday
2  orange   4.99  1  wednesday
3  orange   4.99  1   thursday
4    pear   6.99  1  wednesday
5    pear   6.99  1   thursday

Answer 2

使用itertools.cycle ：

day = ['wednesday', 'wednesday', 'thursday']
#list(set(day) 
#['wednesday', 'thursday']

from itertools import cycle, islice
df_new=pd.concat([df,df[::-1]],ignore_index=True)
df_new['day']=list(islice(cycle(list(set(day) )), len(df_new)))
print(df_new)

    fruit  price        day
0   apple   5.99  wednesday
1  orange   4.99   thursday
2   apple   6.99  wednesday
3   apple   6.99   thursday
4  orange   4.99  wednesday
5   apple   5.99   thursday