Python 熊猫多次从数据帧添加值

下面的内容在SQL上很简单，但我不知道如何在Pandas上实现

我的意见是：

import pandas as p    
symb = p.DataFrame(['a', 'b', 'c'], columns=['symb'])
fld = p.DataFrame(['field1', 'field2', 'field3'], columns=['fld'])

我希望能够获得以下数据帧作为输出：

symb  fld
a     field1
a     field2
a     field3
b     field1
b     field2
b     field3
c     field1
c     field2
c     field3

你知道如何得到这个结果吗

---

谢谢

首先在两个

数据帧中创建具有相同值的新列。然后由他们使用，然后是帮助器列：

symb['one'] = 1
fld['one'] = 1
print pd.merge(symb, fld, on='one').drop('one', axis=1)
  symb     fld
0    a  field1
1    a  field2
2    a  field3
3    b  field1
4    b  field2
5    b  field3
6    c  field1
7    c  field2
8    c  field3

解决方案
只有一条评论。。。你们知道这叫什么吗？我甚至无法用谷歌搜索如何做到这一点，因为我不知道这个操作是如何定义的（join、merge和其他将链接到显示一般说明的页面）。这可能有助于未来用户找到此页面。我认为它被称为
笛卡尔积
或
交叉连接
，而此代码可能会回答此问题，提供有关此代码为什么和/或如何回答此问题的附加上下文，从而提高其长期价值。
pd.DataFrame(index=symb.symb, columns=fld.fld).fillna(0).stack().reset_index()[['symb', 'fld']]