什么是 Python 等价于 SQL 中的“UnionAll”以及如何使用它？

【问题标题】：What is the Python equivalent to 'UnionAll' in SQL and how to use it?什么是 Python 等价于 SQL 中的“UnionAll”以及如何使用它？
【发布时间】：2018-03-20 21:51:23
【问题描述】：

我需要以类似于 SQL 中的 UnionAll 的方式将数据框与列表结合起来。这是一个例子：

df1 = pd.DataFrame([('A',10),('B',20),('C',30)], columns=['code','value'])

df1

code   value
 A       10
 B       20
 C       30

list_A = [100, 200, 300]

因此，我需要得到如下数据框：

code   value   list_A
 A       10      100
 A       10      200
 A       10      300
 B       20      100
 B       20      200
 B       20      300
 C       30      100
 C       30      200
 C       30      300

【问题讨论】：

标签： python sql dataframe

【解决方案1】：

这是实现您想要的结果的一种方法，但这仅在df1 中的行数等于list_A 的长度时才有效。（无论如何，我认为这是你的问题有意义的唯一方法）。

首先使用pandas.concat()“重复”你的DataFrame。

import pandas as pd
df2 = reduce(
    lambda a, b: pd.concat([a, b]),
    (df1 for i in range(len(list_A)))
)

df2 = df2.reset_index(drop=True)

然后添加新列：

df2['list_A'] = list_A * len(list_A)

输出：

#  code  value  list_A
#0    A     10     100
#1    B     20     200
#2    C     30     300
#3    A     10     100
#4    B     20     200
#5    C     30     300
#6    A     10     100
#7    B     20     200
#8    C     30     300

如果您使用的是python3，则需要导入reduce()：

from functools import reduce

【讨论】：