如何从Pandas DataFrame的data1生成含交叉项的data2？

现有如下Pandas DataFrame格式的data1：

import pandas as pd
data1 = pd.DataFrame([('1M, 6M, 1Y'), ('1M, 6M, 1Y')])

其结构为：

0
0  1M, 6M, 1Y
1  1M, 6M, 1Y

需要生成名为data2的DataFrame，其中每行是data1中元素的有序两两交叉组合，预期的data2示例如下：

data2 = pd.DataFrame([('1M', '1M'),
                     ('1M', '6M'),
                     ('1M', '1Y'),
                     ('6M', '1M'),
                     ('6M', '6M'),
                     ('6M', '1Y'),
                     ('1Y', '1M'),
                     ('1Y', '6M'),
                     ('1Y', '1Y'),])

结构为：

0   1
0  1M  1M
1  1M  6M
2  1M  1Y
3  6M  1M
4  6M  6M
5  6M  1Y
6  1Y  1M
7  1Y  6M
8  1Y  1Y

可以通过以下简洁步骤完成转换：

步骤1：提取时间周期列表 #

由于data1两行内容重复，直接提取任意一行的字符串，按逗号分割并整理为干净的周期列表：

periods = data1.iloc[0, 0].split(', ')

步骤2：生成有序交叉组合 #

使用itertools.product生成所有有序的两两笛卡尔积组合，完美匹配需求的有序交叉项：

from itertools import product
combinations = list(product(periods, periods))

步骤3：转换为目标DataFrame #

将组合列表直接转为data2：

data2 = pd.DataFrame(combinations)

合并版代码 #

如果想一步完成，可将上述逻辑合并：

import pandas as pd
from itertools import product

data1 = pd.DataFrame([('1M, 6M, 1Y'), ('1M, 6M, 1Y')])
data2 = pd.DataFrame(product(data1.iloc[0,0].split(', '), repeat=2))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xinxin