Python 我想创建一个基于2个np.ranges绑定在一起的熊猫DF

我想基于2个np.array创建一个包含2列的数组

最后，它应该看起来像一个溶解的x-y矩阵，因为我必须测试所有的x和y组合

示例应为列为“X”和“Y”的DF

启动条件示例：

a = np.arange(-5,6,5)
b = np.arange(-3,4,3)

我想如果我先创建2个np.array，然后转换成pandas.df，速度会快得多。我只是没有找到先创建这些阵列的解决方案

还是有人有更好的主意

---

我已经找到了一个解决方案，它使用2 for循环将行添加到空DF。这是非常缓慢和愚蠢的

您可以使用

itertools.product

和来自\u记录的

：

from itertools import product

df=pd.DataFrame.from_记录（[i代表产品（a，b）中的i）]）

事实上，你不需要列表

df = pd.DataFrame.from_records(product(a,b))
df

输出：

   0  1
0 -5 -3
1 -5  0
2 -5  3
3  0 -3
4  0  0
5  0  3
6  5 -3
7  5  0
8  5  3

pd.MultiIndex.from_product（（a，b））。到_frame（）
？
   0  1
0 -5 -3
1 -5  0
2 -5  3
3  0 -3
4  0  0
5  0  3
6  5 -3
7  5  0
8  5  3