Pandas で DataFrame のデカルト積を効率的に計算するにはどうすればよいですか?

Pandas のデカルト積

Pandas で 2 つ以上のデータフレームを操作する場合、デカルト積を取得する必要がある場合があり、その結果、次のような新しいデータフレームが生成されます。入力データフレームの行のすべての組み合わせ。

Pandas >= 1.2

Pandas の最近のバージョンでは、マージ関数を利用して、how='cross' 引数を使用してこの操作を実行できます。このアプローチは簡潔かつ効率的です。

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'col1':[1,2],'col2':[3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'col3':[5,6]})

df_cartesian = df1.merge(df2, how='cross')

Pandas < 1.2

Pandas の以前のバージョンでは、少し異なるテクニックが必要です。これには、両方のデータフレームの行ごとに繰り返されるキー列の作成が含まれます。このキー列が追加されると、マージを使用してデカルト積を実行できます。

import pandas as pd
from pandas import merge

df1 = pd.DataFrame({'key':[1,1], 'col1':[1,2],'col2':[3,4]})
df2 = pd.DataFrame({'key':[1,1], 'col3':[5,6]})

merge(df1, df2,on='key')[['col1', 'col2', 'col3']]

このアプローチはより複雑ですが、古いバージョンの Pandas では効果的に機能します。

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