如何生成行数等于各列长度乘积的DataFrame？

你需要的是基于各列取值生成笛卡尔积的DataFrame，pandas提供了多种快速实现方式，完全支持多列场景：

方法1：用pd.MultiIndex.from_product（推荐，简洁高效） #

直接通过多索引的笛卡尔积生成DataFrame，代码量少，适合提前定义好所有列数据的场景：

import pandas as pd

# 定义各列的取值（可扩展任意多列）
col_data = {
    "color": [1, 2, 3],
    "weekday": [0, 1]
}

# 生成笛卡尔积DataFrame
df = pd.DataFrame(
    pd.MultiIndex.from_product(col_data.values(), names=col_data.keys()),
    columns=col_data.keys()
)

运行后输出就是你要的结果，新增列只需在col_data字典中添加键值对即可——比如加"size": ["S", "M", "L"]，会自动生成3×2×3=18行的DataFrame。

方法2：用pd.merge的交叉连接（直观易读） #

pandas 1.2.0及以上版本支持how="cross"参数，可直接对多个单列DataFrame做交叉合并：

import pandas as pd

# 每个列单独生成DataFrame
df_color = pd.DataFrame({"color": [1, 2, 3]})
df_weekday = pd.DataFrame({"weekday": [0, 1]})

# 交叉合并生成笛卡尔积
df = df_color.merge(df_weekday, how="cross")

多列场景下，只需依次链式调用merge即可——比如再合并df_size = pd.DataFrame({"size": ["S", "M", "L"]})，只需写df_color.merge(df_weekday, how="cross").merge(df_size, how="cross")。

方法3：用itertools.product（原生Python结合） #

借助Python标准库的itertools.product生成笛卡尔积元组，再转为DataFrame，适合需要先处理元组的场景：

import pandas as pd
from itertools import product

# 定义各列取值
color_list = [1, 2, 3]
weekday_list = [0, 1]

# 生成笛卡尔积并转DataFrame
df = pd.DataFrame(product(color_list, weekday_list), columns=["color", "weekday"])

多列时，在product参数中添加更多序列即可，比如product(color_list, weekday_list, size_list)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kathie