【python】生成笛卡爾積(交叉表)DataFrame和numpy

有檔案A：

，B：

，希望通過A,B生成C：

就是笛卡爾積操作。

一，當資料在numpy數組中，資料為：

A=['a','b','c','d']
B=['1','2','3','4']
           

其實方法一的思想很簡單粗暴：A,B元素存儲在list中，将A中每個元素複制len(B)次，然後将之與B進行行合并；得到的結果再與result列合并。最後輸出result

代碼如下：

def dikaerji(A,B):
    lenB = len(B)
#     print(lenB)
    dika_num = pd.DataFrame(columns=['alph','num'])
    for a in A:
        curA = np.array([a]*lenB)
        curA.shape = (lenB,)   

        # 必須要先轉換成np的aray形式，不然會報“沒有shape”的錯
        curB = np.array(B)
        curB.shape = (lenB,)

        join_h = np.hstack((curA,curB))

        dika_num = dika_num.append(pd.DataFrame(join_h,columns=['alph','num']),ignore_index=True)
    return dika_num
           

結果為：

方法二，若資料是在兩個DataFrame中存儲着：

first = DataFrame([['a','b','c','d']],columns=['first'])
second = DataFrame([,,,],columns=['second'])
           

思想：循環周遊兩層for循環，使用iterrows()函數來擷取行資訊，代碼如下：

def getMergeAB(A,B):
    newDf = DataFrame(columns=['alpha','nums'])
    for _,A_row in A.iterrows():
        for _,B_row in B.iterrows():
            AData=A_row['first']
            BData=B_row['second']  
            row = DataFrame([dict(alpha=AData,nums=BData)])
            newDf = newDf.append(row,ignore_index=True)
    return newDf
           

測試：

first = DataFrame([['a','x'],['b','y'],['c','z'],['d','w']],columns=['first','x_first'])
second = DataFrame([,,,],columns=['second'])
da = getMergeAB(first,second)
           

結果：

說明：A.iterrows()函數傳回一個(index, Series) pairs，存儲的是這一行的下标值和這一行所有的值