是否为列表中的值创建重复的dataframe行？[Python]

我有一些客户id的单列数据帧

df.head()
id 
12
13
14

要为一年中的所有月份复制行[id]，如下所示：

month_list = ["2018-Jan", "2018-Feb", "2018-Mar"]
df_new.head()
id date
12 2018-Jan 
12 2018-Feb
12 2018-Mar
13 2018-Jan 
13 2018-Feb
13 2018-Mar

用于：

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对于现有数据帧，可以使用“合并”：命令

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3]})
df['key'] = np.repeat(0, len(df))
month_df = pd.DataFrame({'month': ["2018-Jan", "2018-Feb", "2018-Mar"]})
month_df['key'] = np.repeat(0, len(month_df))

df = df.merge(month_df, on='key')
print(df)

Out[10]: 
   id  key     month
0   1    0  2018-Jan
1   1    0  2018-Feb
2   1    0  2018-Mar
3   2    0  2018-Jan
4   2    0  2018-Feb
5   2    0  2018-Mar
6   3    0  2018-Jan
7   3    0  2018-Feb
8   3    0  2018-Mar

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请分享您尝试过的内容，因为farCode块仅用于CSS和Javascript。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'id': [1, 2, 3]})
df['key'] = np.repeat(0, len(df))
month_df = pd.DataFrame({'month': ["2018-Jan", "2018-Feb", "2018-Mar"]})
month_df['key'] = np.repeat(0, len(month_df))

df = df.merge(month_df, on='key')
print(df)

Out[10]: 
   id  key     month
0   1    0  2018-Jan
1   1    0  2018-Feb
2   1    0  2018-Mar
3   2    0  2018-Jan
4   2    0  2018-Feb
5   2    0  2018-Mar
6   3    0  2018-Jan
7   3    0  2018-Feb
8   3    0  2018-Mar