Python DataFrame Pandas-使用索引和列名作为新列名展平DataFrame

Python DataFrame Pandas-使用索引和列名作为新列名展平DataFrame,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,这是我的问题 我有一个这样的数据框 A B C d1 1 2 3 d2 4 5 6 我想像这样生成数据帧 A-d1 B-d1 C-d1 A-d2 B-d2 C-d2 1 2 3 4 5 6 用于具有多索引的系列,然后在列表理解中将其展平并传递给数据帧构造函数: s = df.stack() #python 3.6+ df1 = pd.DataFrame([s.values], columns=[f'{j}-{i}' for i, j in

这是我的问题

我有一个这样的数据框

   A B C
d1 1 2 3
d2 4 5 6
我想像这样生成数据帧

   A-d1 B-d1 C-d1 A-d2 B-d2 C-d2
    1    2    3    4    5    6
用于具有多索引的系列,然后在列表理解中将其展平并传递给数据帧构造函数:

s = df.stack()
#python 3.6+
df1 = pd.DataFrame([s.values],  columns=[f'{j}-{i}' for i, j in s.index])
#python bellow 3.6
#df1 = pd.DataFrame([s.values],  columns=['{}-{}'.format(i, j) for i, j in s.index])
print (df1)
   A-d1  B-d1  C-d1  A-d2  B-d2  C-d2
0     1     2     3     4     5     6
或通过以下方式展平数据并创建新列:

from  itertools import product

c = [f'{j}-{i}' for i, j in product(df.index, df.columns)]
df1 = pd.DataFrame([df.values.ravel()], columns=c)
print (df1)
   A-d1  B-d1  C-d1  A-d2  B-d2  C-d2
0     1     2     3     4     5     6