如何用Pandas为DataFrame每行生成0-23小时的新列？

方法一：交叉合并（cross merge） #

通过生成包含0-23小时的辅助DataFrame，与原数据进行交叉合并，直接得到每个ID对应所有小时的结果：

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'AN_LOG_ID': ['00000001', '00000002', '00000003']})

# 生成0到23的小时序列
hour_df = pd.DataFrame({'HOUR': range(24)})

# 交叉合并，每个AN_LOG_ID匹配所有小时
final_df = df.merge(hour_df, how='cross')

# 查看结果
print(final_df)

方法二：assign+explode展开 #

先为每个AN_LOG_ID行添加一个包含0-23的小时列表，再通过explode将列表拆分为多行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'AN_LOG_ID': ['00000001', '00000002', '00000003']})

# 为每行添加HOUR列（值为0-23的列表），再展开
final_df = df.assign(HOUR=[list(range(24))]*len(df)).explode('HOUR', ignore_index=True)

# 查看结果
print(final_df)

两种方法最终都会输出符合需求的结果：每个AN_LOG_ID对应24行数据，HOUR列依次取0到23的数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bearded_link