如何用pandas基于日期范围与列表初始化时间序列DataFrame

你可以直接用pandas内置的MultiIndex.from_product方法生成两个集合的笛卡尔积，再转为DataFrame即可，完整实现代码如下：

首先确保你已经导入了依赖库：

import pandas as pd
from datetime import date

使用你已生成的日期范围和列表做组合：

# 你已有的基础数据
date_range = pd.date_range(start='10/29/2021', end=date.today())
l = ['a','b','c']

# 生成全组合DataFrame
df = pd.MultiIndex.from_product(
    iterables=[date_range, l],
    names=['date', 'category']
).to_frame(index=False)

代码说明： #

• pd.MultiIndex.from_product会接收一组可迭代对象，自动生成所有元素的配对组合
• names参数可以直接指定最终生成的DataFrame的列名，和传入iterables的顺序一一对应
• to_frame(index=False)会将生成的多索引直接转为普通DataFrame，同时不保留索引列

如果你更习惯用表连接的方式实现，也可以用pandas的交叉连接写法（要求pandas版本≥1.2.0），输出结果和上面的写法完全一致：

df_date = pd.DataFrame({'date': date_range})
df_l = pd.DataFrame({'category': l})
df = df_date.merge(df_l, how='cross')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nununu