如何用Pandas将含ID列的DataFrame与另一DataFrame生成全组合DataFrame

现有含ID列的DataFrame（df1）和另一个DataFrame（df2），需将二者合并为保留ID列的全组合结果DataFrame。

df1结构： #

ID   name.x
1    a
2    b
3    c

df2结构： #

name.y
l
m

数据创建代码： #

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'ID':[1,2,3],'name.x':['a','b','c']})
df2 = pd.DataFrame({'name.y':['l','m']})

期望结果： #

ID   name.x name.y
1    a      l 
1    a      m    
2    b      l
2    b      m
3    c      l 
3    c      m  

解决方案 #

要实现两个DataFrame的全组合（笛卡尔积）合并，直接使用Pandas的merge方法并指定how='cross'即可，该方式会自动生成两个DataFrame所有行的组合，同时保留原有的全部列（此方法要求Pandas版本≥1.2.0）。

实现代码： #

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

运行结果： #

ID name.x name.y
0   1      a      l
1   1      a      m
2   2      b      l
3   2      b      m
4   3      c      l
5   3      c      m

若你的Pandas版本低于1.2.0，可通过临时添加相同列的方式实现交叉合并：

# 添加临时列用于关联
df1['temp'] = 1
df2['temp'] = 1
# 合并后删除临时列
result_df = df1.merge(df2, on='temp').drop('temp', axis=1)
# 清理原DataFrame的临时列
df1.drop('temp', axis=1, inplace=True)
df2.drop('temp', axis=1, inplace=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Benjamin