Как выполнить перекрестное соединение в pandas (с примером)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для выполнения перекрестного соединения в 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 ')

В следующем примере показано, как использовать эту функцию на практике.

Пример: выполнение перекрестного соединения в Pandas

Предположим, у нас есть следующие два кадра данных panda:

 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

Следующий код показывает, как выполнить перекрестное соединение двух 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

Результатом является DataFrame, содержащий все возможные комбинации строк из каждого DataFrame.

Например, первая строка первого DataFrame содержит команду A и 18 очков. Эта строка соответствует каждой строке второго DataFrame.

Тогда вторая строка первого DataFrame содержит команду B и 22 очка. Эта строка также соответствует каждой строке второго DataFrame.

Конечным результатом является DataFrame с 12 строками.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как сделать левое соединение в Pandas
Как сделать левое соединение в Pandas
Панды присоединяются или объединяются: в чем разница?