Python通过两个dataframe用for循环求笛卡尔积
合并两个没有共同列的dataframe，相当于按行号求笛卡尔积。
最终效果如下
以下代码是参考别人的代码修改的：
def cartesian_df(A,B):
new_df = pd.DataFrame(columns=list(A).extend(list(B)))
for _,A_row in A.iterrows():
for _,B_row in B.iterrows():
row = A_row.append(B_row)
new_df = new_df.append(row,ignore_index=True)
return new_df
#这个方法，如果两张表列名重复会出错这段代码的思路是对两个表的每一行进行循环，运行速度比较慢，复杂度应该是O(m*n)，m是A表的行数，n是B表的行数。
因为我用到的合并表行数比较多，时间太慢，所以针对上面的代码进行了优化。
思路是利用dataframe的merge功能，先循环复制A表，将循环次数添加为列，直接使用merge合并，复杂度应该为O(n)（n是B表的行数），代码如下：
def cartesian_df(df_a,df_b):
'求两个dataframe的笛卡尔积'
#df_a 复制n次，索引用复制次数
new_df_a = pd.DataFrame(columns=list(df_a))
for i in range(0,df_b.shape[0]):
df_a['merge_index'] = i
new_df_a = new_df_a.append(df_a,ignore_index=True)
#df_b 设置索引为行数
df_b.reset_index(inplace = True, drop =True)
df_b['merge_index'] = df_b.index
#merge
new_df = pd.merge(new_df_a,df_b,on=['merge_index'],how='left').drop(['merge_index'],axis = 1)
return new_df
#两个原始表中不能有列名'merge_index'使用一张8行的表和一张142行的表进行测试，优化前的方法用时：5.560689926147461秒
优化后的方法用时：0.1296539306640625秒（142行的表作为b表）
根据计算原理，将行数少的表放在b表可以更快，测试用时：0.021603107452392578秒（8行的表作为b表）
这个速度已经达到预期，基本感觉不到等待，优化完成。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
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原始发表：2020-09-11
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