如何基于两个多索引列Pandas DataFrame生成全组合新表

给定两个行数相等、且均带有多级列索引的Pandas DataFrame，需按如下规则生成两个新的结果表：

1. 左结果表：原左表的每一列按右表的总列数重复，保留原列的多级索引结构，最终列数等于两原表列数的乘积
2. 右结果表：原右表的完整列集合按左表的总列数重复，保留原列的多级索引结构，最终列数和左结果表一致

输入构造代码 #

import pandas as pd
left = pd.DataFrame(([1,0,1], [1,0,0],[1,0,1],), columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 'B'), ('A', 'C' ), ('D','D'),]))
right = pd.DataFrame(([8,9], [8,9],[8,9],), columns=pd.MultiIndex.from_tuples([('S', 'T'), ('Y', 'Z'),]))

原left表样例 #

A  A  D
   B  C  D
0  1  0  1
1  1  0  0
2  1  0  1

原right表样例 #

S  Y
   T  Z
0  8  9
1  8  9
2  8  9

预期输出 #

left_result #

A  A  A  A  D  D
   B  B  C  C  D  D
0  1  1  0  0  1  1
1  1  1  0  0  0  0
2  1  1  0  0  1  1

right_result #

S  Y  S  Y  S  Y
   T  Z  T  Z  T  Z
0  8  9  8  9  8  9
1  8  9  8  9  8  9
2  8  9  8  9  8  9

# 获取两个原表的列数
n_left_col = left.shape[1]
n_right_col = right.shape[1]

# 生成左结果表：每列重复右表列数次
left_result = left.repeat(n_right_col, axis=1)
# 生成右结果表：完整列集合重复左表列数次
right_result = pd.concat([right]*n_left_col, axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者krema