Como realizar uma junção cruzada no pandas (com exemplo)

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para realizar uma junção cruzada no pandas:

 #create common key
df1[' key '] = 0
df2[' key '] = 0

#outer merge on common key (eg a cross join)
df1. merge (df2, on=' key ', how=' outer ')

O exemplo a seguir mostra como usar esta função na prática.

Exemplo: realizando uma junção cruzada no Pandas

Vamos supor que temos os dois DataFrames panda a seguir:

 import pandas as pd

#create first DataFrame
df1 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D'],
                    ' points ': [18, 22, 19, 14]})

print (df1)

  team points
0 to 18
1 B 22
2 C 19
3 D 14

#create second DataFrame
df2 = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'F'],
                    ' assists ': [4, 9, 8]})

print (df2)

  team assists
0 to 4
1 B 9
2 F 8

O código a seguir mostra como realizar uma junção cruzada nos dois DataFrames:

 #create common key
df1[' key '] = 0
df2[' key '] = 0

#perform cross join
df3 = df1. merge (df2, on=' key ', how=' outer ')

#drop key column
del df3[' key ']

#view results
print (df3)

   team_x points team_y assists
0 A 18 A 4
1 A 18 B 9
2 A 18 F 8
3 B 22 A 4
4 B 22 B 9
5 B 22 F 8
6 C 19 A 4
7 C 19 B 9
8 C 19 F 8
9 D 14 A 4
10 D 14 B 9
11 D 14 F 8

O resultado é um DataFrame que contém todas as combinações possíveis de linhas de cada DataFrame.

Por exemplo, a primeira linha do primeiro DataFrame contém o Time A e 18 pontos. Esta linha corresponde a cada linha do segundo DataFrame.

Então a segunda linha do primeiro DataFrame contém o Time B e 22 pontos. Esta linha também corresponde a cada linha do segundo DataFrame.

O resultado final é um DataFrame com 12 linhas.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:

Como fazer uma junção à esquerda no Pandas
Como fazer uma junção à esquerda no Pandas
Pandas Join or Merge: Qual é a diferença?