Pandas 熊猫:合并不带连接列的数据帧

Pandas 熊猫:合并不带连接列的数据帧,pandas,merge,Pandas,Merge,我有3个不同的数据框,每个数据框只有一列—一个是“存储”列,另一个是“品牌”列,另一个是“日期”列。 我打算获得所有可能的组合。我尝试使用merge函数,但由于我没有连接列,所以无法使用 有人能告诉我使用什么命令吗 谢谢。按系列使用并传递给数据帧构造函数: from itertools import product df1 = pd.DataFrame({'store':list('abc')}) df2 = pd.DataFrame({'brand':list('zyzw')}) df3

我有3个不同的数据框,每个数据框只有一列—一个是“存储”列,另一个是“品牌”列,另一个是“日期”列。 我打算获得所有可能的组合。我尝试使用merge函数,但由于我没有连接列,所以无法使用

有人能告诉我使用什么命令吗

谢谢。

按系列使用并传递给数据帧构造函数:

from  itertools import product

df1 = pd.DataFrame({'store':list('abc')})
df2 = pd.DataFrame({'brand':list('zyzw')})
df3 = pd.DataFrame({'date':['2019-01-10','2010-09-06']})

df = pd.DataFrame(product(df1['store'], df2['brand'], df3['date']),
                  columns=['store','brand','date'])
对于较旧版本,请添加列表:


您应该在问题中添加示例代码和数据,以便人们能够重现。
print (df)
   store brand        date
0      a     z  2019-01-10
1      a     z  2010-09-06
2      a     y  2019-01-10
3      a     y  2010-09-06
4      a     z  2019-01-10
5      a     z  2010-09-06
6      a     w  2019-01-10
7      a     w  2010-09-06
8      b     z  2019-01-10
9      b     z  2010-09-06
10     b     y  2019-01-10
11     b     y  2010-09-06
12     b     z  2019-01-10
13     b     z  2010-09-06
14     b     w  2019-01-10
15     b     w  2010-09-06
16     c     z  2019-01-10
17     c     z  2010-09-06
18     c     y  2019-01-10
19     c     y  2010-09-06
20     c     z  2019-01-10
21     c     z  2010-09-06
22     c     w  2019-01-10
23     c     w  2010-09-06
df = pd.DataFrame(list(product(df1['store'], df2['brand'], df3['date'])),
                  columns=['store','brand','date'])