Python 两个分类变量的笛卡尔积

让一个数据帧在其他两个分类变量中，一个有

儿童-年轻-成熟-老年

类，另一个有

男性-女性

类

我怎么能有系统地建立一个新的专栏

“Sex\u Age”

，其中包括

男童、女童、男童、女童、男童、女童、男童、女童、男童、女童

在两种情况下：

我不希望这个新的分类变量真的添加到我的数据帧中，但我只想使用它的概念，比如说，绘制有八个点的抖动图

我想把这个新的分类变量添加到我的数据框中

在案例1中：我想要

抖动图
的
'HairLength'
由8束组成，对应于8个案例：
男性儿童，女性成熟我对新专栏不感兴趣

案例2：我感兴趣的是在我的
日期框中添加一个
'Sex\u Age'
列，该列包含真实数据，如
男童等。
我的示例数据框是：

df = pd.DataFrame({'A':['male', 'female', 'male'], 'B':['one', 'two', 'three']})

因此，您可以使用函数get_dummies from pandas：

pd.get_dummies(df, columns=['A', 'B'])

输出将是：


    A_female    A_male  B_one   B_three B_two
0          0         1      1         0     0
1          1         0      0         0     1
2          0         1      0         1     0

你可以用它来画图，比如（但它不是抖动图）：

或通过以下方式连接到DataFrameWriter：

df = df.join(pd.get_dummies(df, columns=['A', 'B']))

请分享一份。另外，请您澄清：
我不希望这个新的分类变量真的添加到我的数据框中
，但是
我想将这个新的分类变量添加到我的数据框中
我按照您所说的@yatu做了
pd.get_dummies(df, columns=['A', 'B']).plot(kind='bar')

df = df.join(pd.get_dummies(df, columns=['A', 'B']))