#python #pandas #dataframe
#python #pandas #фрейм данных
Вопрос:
Имея два приведенных ниже вектора, я пытаюсь получить желаемый результат без цикла for.
re = [1,2]
po = [1, 3, 5, 10, 20]
Желаемый результат:
re po
1 1
1 3
1 5
1 10
1 20
2 1
2 3
2 5
2 10
2 20
Любая помощь приветствуется.
Ответ №1:
Вы можете использовать itertools.product и конструктор фрейма данных:
re = [1,2]
po = [1, 3, 5, 10, 20]
from itertools import product
df = pd.DataFrame(product(re, po), columns=['re', 'po'])
Вы также можете использовать pandas.MultiIndex.from_product и преобразовывать to_frame :
re = [1,2]
po = [1, 3, 5, 10, 20]
df = pd.MultiIndex.from_product([re, po], names=['re', 'po']).to_frame(index=False)
Вывод:
re po
0 1 1
1 1 3
2 1 5
3 1 10
4 1 20
5 2 1
6 2 3
7 2 5
8 2 10
9 2 20
Комментарии:
1. Спасибо за исправления 😉 (набирал с телефона)
Ответ №2:
Вы можете умножить каждый список на длину другого и передать его pd.DataFrame :
out = pd.DataFrame([re*len(po), po*len(re)], index=['re','po']).T.sort_values(by=['re','po'])
Вывод:
re po
0 1 1
6 1 3
2 1 5
8 1 10
4 1 20
5 2 1
1 2 3
7 2 5
3 2 10
9 2 20
Ответ №3:
Вы можете использовать функцию слияния для выполнения перекрестного слияния. Для этого вы должны сделать каждый вектор фреймом данных, а затем объединить их следующим образом :
re = [1,2]
po = [1, 3, 5, 10, 20]
reDf = pd.DataFrame({"re":re})
po = pd.DataFrame({"po":po})
repo = re.merge(po,how="cross")
Или, если вы не хотите определять новые переменные:
re = [1,2]
po = [1, 3, 5, 10, 20]
repo = pd.DataFrame({"re":re}).merge(pd.DataFrame({"po":po}), how="cross")
Вывод:
re po
1 1
1 3
1 5
1 10
1 20
2 1
2 3
2 5
2 10
2 20
Ответ №4:
Одним из вариантов является функция expand_grid из pyjanitor, которая выполняется довольно быстро:
#pip install pyjanitor
import janitor as jn
others = {'re':re, 'po':po}
jn.expand_grid(others = others).droplevel(1,1)
re po
0 1 1
1 1 3
2 1 5
3 1 10
4 1 20
5 2 1
6 2 3
7 2 5
8 2 10
9 2 20
Ответ №5:
Вы можете использовать понимание списка: output = [[x,y] for x in re for y in po]
Вот полный код.
import pandas as pd
re = [1,2]
po = [1, 3, 5, 10, 20]
output = [[x,y] for x in re for y in po]
df = pd.DataFrame(output, columns = ['re', 'po'])
display(df)
Вывод:
re po
0 1 1
1 1 3
2 1 5
3 1 10
4 1 20
5 2 1
6 2 3
7 2 5
8 2 10
9 2 20