如何将pd.date_range生成的日期范围与地点DataFrame做笛卡尔积合并？

要实现每个地点与所有生成日期的一一对应，本质是求日期数据集和地点数据集的笛卡尔积（全交叉连接），用Pandas可以通过以下两种方法快速实现：

方法一：使用merge(how='cross')（推荐，Pandas 1.2.0+支持） #

这是最直接的方式，Pandas原生支持交叉连接：

import pandas as pd

# 1. 生成日期范围并转为DataFrame
dates = pd.date_range(start='2022-10-16', end='2022-10-19')
dates_df = pd.DataFrame({'Date': dates})

# 2. 处理原地点DataFrame（若有重复地点可先去重）
# 示例原DataFrame
df = pd.DataFrame({'Location': ['A', 'B', 'C']})
# 若原数据存在重复地点，执行去重：df = df[['Location']].drop_duplicates()

# 3. 执行交叉连接
result = pd.merge(dates_df, df, how='cross')

方法二：通过虚拟键实现（兼容低版本Pandas） #

如果你的Pandas版本低于1.2.0，可以通过添加临时虚拟键完成连接：

import pandas as pd

# 1. 生成日期DataFrame并添加虚拟键
dates = pd.date_range(start='2022-10-16', end='2022-10-19')
dates_df = pd.DataFrame({'Date': dates})
dates_df['dummy_key'] = 1

# 2. 处理地点DataFrame并添加相同虚拟键
df = pd.DataFrame({'Location': ['A', 'B', 'C']})
df['dummy_key'] = 1

# 3. 合并后删除虚拟键
result = pd.merge(dates_df, df, on='dummy_key').drop('dummy_key', axis=1)

执行后result即为每个地点对应全部日期的结果表，示例结构如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Blue Moon