如何使用pandas基于姓名与编程语言列表生成两两组合的DataFrame

实现方案 #

你需要的是两个列表的笛卡尔积（全两两配对）效果，以下是3种可直接运行的实现方式： #

方法1：pandas原生最简实现

直接用pandas内置的多级索引方法生成配对，代码最简洁：

import pandas as pd

# 原始变量
name = ['John','Seen','Sam','Tom','Lisa']
language = ['python','java','C++','javascript']

# 生成全配对DataFrame
df = pd.MultiIndex.from_product([name, language], names=['name', 'Language']).to_frame(index=False)

方法2：借助标准库itertools实现

逻辑更直观，适合对pandas接口不熟悉的场景：

import pandas as pd
from itertools import product

name = ['John','Seen','Sam','Tom','Lisa']
language = ['python','java','C++','javascript']

# 生成笛卡尔积后转为DataFrame
df = pd.DataFrame(product(name, language), columns=['name', 'Language'])

方法3：通过merge关联实现

适合理解配对的底层逻辑：

import pandas as pd

name = ['John','Seen','Sam','Tom','Lisa']
language = ['python','java','C++','javascript']

# 给两个列表构造相同的临时关联键，合并后删除临时键即可
df_name = pd.DataFrame({'name': name, 'tmp': 1})
df_lang = pd.DataFrame({'Language': language, 'tmp': 1})
df = pd.merge(df_name, df_lang, on='tmp').drop('tmp', axis=1)

以上3种方法输出结果完全一致，都是你需要的姓名+全量编程语言的配对格式，最终生成的DataFrame共20行（5个姓名 × 4种语言）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者xiao_mo_gu