Python Pandas – 从两个 DataFrames 合并并创建笛卡尔积
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/19 5:32:17
要合并 Pandas DataFrame，请使用 merge() 函数。通过在 merge() 函数的 “how” 参数下设置，即 −，可以在两个 DataFrames 上实现笛卡尔积
how = “cross”
首先，让我们使用别名导入 pandas 库 −
import pandas as pd
创建 DataFrame1 −
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
&"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],&"Units": [100, 150, 110, 120]
}
)
创建DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
&"Car": ['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 8000, 9000]
}
)
接下来，将 DataFrames 与 "cross" 在 "how" 参数中合并，即笛卡尔积 −
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross")
示例
以下是代码
import pandas as pd
# 创建 DataFrame1
dataFrame1 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],"Units": [100, 150, 110, 120]
}
)
print("DataFrame1 ...\n",dataFrame1)
# 创建 DataFrame2
dataFrame2 = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Tesla', 'Jaguar'],"Reg_Price": [7000, 8000, 9000]
}
)
print("\nDataFrame2 ...\n",dataFrame2)
# 使用"how"参数中的"cross"合并DataFrames，即笛卡尔积
mergedRes = pd.merge(dataFrame1, dataFrame2, how ="cross")
print("\nMerged dataframe with cartesian product...\n", mergedRes)
输出
这将产生以下输出 −
DataFrame1 ... Car Units 0 BMW 100 1 Mustang 150 2 Bentley 110 3 Jaguar 120 DataFrame2 ... Car Reg_Price 0 BMW 7000 1 Tesla 8000 2 Jaguar 9000 Merged dataframe with cartesian product... Car Units Car_y Reg_Price 0 BMW 100 BMW 7000 1 BMW 100 Tesla 8000 2 BMW 180 Jaguar 9000 3 Mustang 150 BMW 7000 4 Mustang 150 Tesla 8000 5 Mustang 150 Jaguar 9000 6 Bentley 110 BMW 7000 7 Bentley 110 Tesla 8000 8 Bentley 110 Jaguar 9000 9 Jaguar 120 BMW 7000 10 Jaguar 120 Tesla 8000 11 Jaguar 120 Jaguar 9000
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有用资源
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