如何在python dataframe中创建n-m映射表？

在Python的pandas库中，可以使用pd.DataFrame来创建n-m映射表。n-m映射表通常用于表示两个实体集之间的多对多关系。以下是一个简单的示例，展示如何创建一个n-m映射表。

假设我们有两个列表，一个是学生列表，另一个是课程列表。每个学生可以选修多门课程，每门课程也可以被多个学生选修。这就是一个典型的n-m关系。

import pandas as pd

# 学生列表
students = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']
# 课程列表
courses = ['Math', 'Physics', 'Chemistry', 'Biology']

# 创建一个空的DataFrame来存储n-m映射表
mapping_df = pd.DataFrame(columns=['Student', 'Course'])

# 添加数据到映射表
mapping_df = mapping_df.append({'Student': 'Alice', 'Course': 'Math'}, ignore_index=True)
mapping_df = mapping_df.append({'Student': 'Alice', 'Course': 'Physics'}, ignore_index=True)
mapping_df = mapping_df.append({'Student': 'Bob', 'Course': 'Math'}, ignore_index=True)
mapping_df = mapping_df.append({'Student': 'Charlie', 'Course': 'Chemistry'}, ignore_index=True)
mapping_df = mapping_df.append({'Student': 'David', 'Course': 'Biology'}, ignore_index=True)
mapping_df = mapping_df.append({'Student': 'David', 'Course': 'Physics'}, ignore_index=True)

print(mapping_df)

输出结果：

     Student      Course
0     Alice        Math
1     Alice     Physics
2       Bob        Math
3   Charlie    Chemistry
4     David     Biology
5     David     Physics

在这个例子中，我们首先导入了pandas库，然后定义了两个列表：学生列表和课程列表。接着，我们创建了一个空的DataFrame，列名为'Student'和'Course'。之后，我们使用append方法向DataFrame中添加数据行，每行表示一个学生选修了一门课程。

这种n-m映射表在数据分析、数据库设计等领域非常常见，可以帮助我们清晰地表示和查询实体之间的复杂关系。

如果你需要处理更复杂的数据或者有特定的需求，可以使用pandas提供的丰富功能，如groupby、pivot_table等来进行数据聚合和分析。

参考链接：

pandas.DataFrame: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html
pandas.DataFrame.append: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.append.html