Python通过两个dataframe用for循环求笛卡尔积

1. 介绍

在Python中，我们经常需要处理两个或多个数据框（dataframe）之间的运算。其中一个常见的运算是求两个数据框的笛卡尔积。笛卡尔积是指从两个集合中分别取出一个元素，组成所有可能的组合。Python中的pandas库提供了强大的功能，使我们可以通过简单的代码实现这个操作。

2. 数据框的创建

要进行笛卡尔积的计算，首先我们需要创建两个数据框。

import pandas as pd

# 创建第一个数据框
data1 = {'A': [1, 2, 3],
         'B': [4, 5, 6]}
df1 = pd.DataFrame(data1)
# 创建第二个数据框
data2 = {'C': [7, 8, 9],
         'D': [10, 11, 12]}
df2 = pd.DataFrame(data2)

我们创建了两个简单的数据框，其中df1包含两列'A'和'B'，df2包含两列'C'和'D'。

3. 通过for循环计算笛卡尔积

要使用for循环计算两个数据框的笛卡尔积，我们可以使用两个嵌套的for循环。

result = pd.DataFrame(columns=df1.columns.tolist() + df2.columns.tolist())

for i in range(len(df1)):
    for j in range(len(df2)):
        result.loc[len(result)] = df1.loc[i].tolist() + df2.loc[j].tolist()

在上面的代码中，我们创建了一个空的数据框result，它的列名是df1和df2的列名的组合。然后，我们使用两个嵌套的for循环，循环遍历df1和df2的每一行，并将每一行的值合并成一个新的行，添加到result数据框中。

4. 输出结果

我们可以打印出计算得到的笛卡尔积结果。

print(result)

运行以上代码，我们可以得到如下输出结果：

    A  B  C   D

0  1  4  7  10
1  1  4  8  11
2  1  4  9  12
3  2  5  7  10
4  2  5  8  11
5  2  5  9  12
6  3  6  7  10
7  3  6  8  11
8  3  6  9  12

这是两个数据框的笛卡尔积的结果，每一行代表着两个数据框中的一组组合。

5. 结论

通过使用for循环，我们成功地计算出了两个数据框的笛卡尔积。这个方法在处理小规模的数据集时非常有效，但是在处理大规模的数据集时可能会导致运行时间过长。在实际应用中，我们建议使用更高效的方法，如使用内置函数或pandas库的专用函数来完成这个运算。