有没有办法在python中创建以下数据帧？

我是python新手，需要做以下工作。不确定它是否被称为“join”。 我有两个数据帧：

df1 = pd.DataFrame({'column_A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3'],
'column_B': ['B0', 'B0', 'B1', 'B1']}])
df2 = pd.DataFrame({'column_C': ['1', '2', '3'],
'column_D': ['0', '3.5', '7.5'],
'column_E': ['3.6', '7.6', '11'])

我需要创建以下数据帧： df_最终版本：

column_A column_B column_C column_D column_E
A0  B0  3   7.6 11.0
A1  B0  3   7.6 11.0
A2  B1  3   7.6 11.0
A3  B1  3   7.6 11.0
A0  B0  2   3.6 7.5
A1  B0  2   3.6 7.5
A2  B1  2   3.6 7.5
A3  B1  2   3.6 7.5
A0  B0  1   0   3.5
A1  B0  1   0   3.5
A2  B1  1   0   3.5
A3  B1  1   0   3.5

当我使用concat时，并没有给我确切的上述结果。

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有什么想法吗？

看起来您想要两个数据帧的笛卡尔乘积。一种方法是使用“合并”创建要在其中合并的帮助器列：

df1.assign(key=0).merge(df2.assign(key=0), on='key').drop(['key'], axis=1)

     column_A column_B column_C column_D column_E
0        A0       B0        1        0      3.6
1        A0       B0        2      3.5      7.6
2        A0       B0        3      7.5       11
3        A1       B0        1        0      3.6
4        A1       B0        2      3.5      7.6
5        A1       B0        3      7.5       11
6        A2       B1        1        0      3.6
7        A2       B1        2      3.5      7.6
8        A2       B1        3      7.5       11
9        A3       B1        1        0      3.6
10       A3       B1        2      3.5      7.6
11       A3       B1        3      7.5       11

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