Python Pandas-Groupby上的笛卡尔积

我有一个数据帧

df:

在对col1进行groupby之后，我想在（col2=B的不同col3值和col2=C的不同col3值）之间进行笛卡尔积

结果数据帧：

最终：

col1   n1     n2
JHGK   name1  name3
JHGK   name2  name3
ERTH   name5  name6

---

取df的子集，其中

col2

是B，取df的子集，其中

col2

是C。然后在

col1

上进行连接，删除一些额外的列，然后重命名。：）

---

取df的子集，其中

col2

是B，取df的子集，其中

col2

是C。然后在

col1

上进行连接，删除一些额外的列，然后重命名。：）

col1   n1     n2
JHGK   name1  name3
JHGK   name2  name3
ERTH   name5  name6

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'col1': ['JHGK','JHGK','JHGK','OPDR','ERTH','ERTH'], 'col2': ['B','B','C','B','B','C'], 'col3': ['name1','name2','name3','name4','name5','name6']})
>>> df
   col1 col2   col3
0  JHGK    B  name1
1  JHGK    B  name2
2  JHGK    C  name3
3  OPDR    B  name4
4  ERTH    B  name5
5  ERTH    C  name6
>>> df_joined = df[df['col2'] == 'B'].merge(df[df['col2'] == 'C'], on='col1').drop(['col2_x', 'col2_y'], axis=1).rename(columns={'col3_x': 'n1', 'col3_y': 'n2'})
>>> df_joined
   col1     n1     n2
0  JHGK  name1  name3
1  JHGK  name2  name3
2  ERTH  name5  name6