Python通過兩個dataframe用for循環(huán)求笛卡爾積
更新時間：2020年04月29日 09:08:11 作者：何未生
這篇文章主要介紹了Python通過兩個dataframe用for循環(huán)求笛卡爾積,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下
合并兩個沒有共同列的dataframe，相當于按行號求笛卡爾積。
最終效果如下
以下代碼是參考別人的代碼修改的：
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
#這個方法，如果兩張表列名重復會出錯
這段代碼的思路是對兩個表的每一行進行循環(huán)，運行速度比較慢，復雜度應該是O(m*n)，m是A表的行數(shù)，n是B表的行數(shù)。
因為我用到的合并表行數(shù)比較多，時間太慢，所以針對上面的代碼進行了優(yōu)化。
思路是利用dataframe的merge功能，先循環(huán)復制A表，將循環(huán)次數(shù)添加為列，直接使用merge合并，復雜度應該為O(n)（n是B表的行數(shù)），代碼如下：
def cartesian_df(df_a,df_b):
'求兩個dataframe的笛卡爾積'
#df_a 復制n次，索引用復制次數(shù)
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 設置索引為行數(shù)
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
#兩個原始表中不能有列名'merge_index'
使用一張8行的表和一張142行的表進行測試，優(yōu)化前的方法用時：5.560689926147461秒
優(yōu)化后的方法用時：0.1296539306640625秒（142行的表作為b表）
根據計算原理，將行數(shù)少的表放在b表可以更快，測試用時：0.021603107452392578秒（8行的表作為b表）
這個速度已經達到預期，基本感覺不到等待，優(yōu)化完成。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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