Python 从一列的每个单元格到另一列的每个单元格的一对多数据帧

一个由2列组成的简单数据框，我希望每个列中的内容能够合并或并排列出。例如：

似乎有一个简单的方法，但我无法回忆和检索它。我试过“爆炸”和“融化”，但都不起作用

import pandas as pd

data = {'name': ["David","Mike","Kate"], 
'info' : ["Department","Titile","Gender"]}

df = pd.DataFrame(data)

df = df.explode('name')
print (df)

---

我还可以尝试什么呢？

您可以创建两个新列表，将值乘以总行数。一列应该对索引进行排序。然后，在数据帧中加入列表

c1 = [*pd.concat([df['name']]*df.shape[0])]
c2 = [*pd.concat([df['info']]*df.shape[0]).sort_index()]
df = pd.DataFrame(list(zip(c1,c2)), columns=['name', 'info']).sort_values('name').reset_index(drop=True)
df
Out[1]: 
    name        info
0  David  Department
1  David      Titile
2  David      Gender
3   Kate  Department
4   Kate      Titile
5   Kate      Gender
6   Mike  Department
7   Mike      Titile
8   Mike      Gender

Sammy给了我一个想法，使上述代码更加简洁：

c1 = pd.concat([df['name']]*df.shape[0], ignore_index=True)
c2 = pd.concat([df['info']]*df.shape[0]).reset_index(drop=True)
df = pd.concat([c1, c2], axis=1)
df

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可以创建两个新列表，将值乘以总行数。一列应该对索引进行排序。然后，在数据帧中加入列表

c1 = [*pd.concat([df['name']]*df.shape[0])]
c2 = [*pd.concat([df['info']]*df.shape[0]).sort_index()]
df = pd.DataFrame(list(zip(c1,c2)), columns=['name', 'info']).sort_values('name').reset_index(drop=True)
df
Out[1]: 
    name        info
0  David  Department
1  David      Titile
2  David      Gender
3   Kate  Department
4   Kate      Titile
5   Kate      Gender
6   Mike  Department
7   Mike      Titile
8   Mike      Gender

Sammy给了我一个想法，使上述代码更加简洁：

c1 = pd.concat([df['name']]*df.shape[0], ignore_index=True)
c2 = pd.concat([df['info']]*df.shape[0]).reset_index(drop=True)
df = pd.concat([c1, c2], axis=1)
df

使用和构建系列并使用以下方法重新组合：

使用和构建系列并使用以下方法重新组合：

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通过创建tmp列，可以在两个列上进行交叉连接：

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通过创建tmp列，可以在两个列上进行交叉连接：

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或者，可以从列表的角度考虑，使用婴儿编程语言：

import pandas as pd

data = {'name': ["David","Mike","Kate"], 
'info' : ["Department","Titile","Gender"]}

df = pd.DataFrame(data)

names = df['name'].tolist() 
all_info = df['info'].tolist()

for n in names:
    for a in all_info:
        print (n, a)

输出：

David Department
David Titile
David Gender
Mike Department
Mike Titile
Mike Gender
Kate Department
Kate Titile
Kate Gender

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或者，可以从列表的角度考虑，使用婴儿编程语言：

import pandas as pd

data = {'name': ["David","Mike","Kate"], 
'info' : ["Department","Titile","Gender"]}

df = pd.DataFrame(data)

names = df['name'].tolist() 
all_info = df['info'].tolist()

for n in names:
    for a in all_info:
        print (n, a)

输出：

David Department
David Titile
David Gender
Mike Department
Mike Titile
Mike Gender
Kate Department
Kate Titile
Kate Gender

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您的结果应该像图片的左边还是应该像图片的右边？@toRex，结果在右边：您的结果应该像图片的左边还是应该像图片的右边？@toRex，结果在右边：非常感谢。希望你不介意我选择另一个答案。@MarkK，一点也不介意。干杯，伙计，谢谢你。希望你不介意我选择另一个答案。@MarkK，一点也不介意。干杯，伙计。@MarkK很乐意帮助这个人@马克很乐意帮助这个人！