数据框 concat 具体值 两个数据框的行

Question

我需要再次重组我的数据。 我有两个数据框：df1 和 df2，我想要 df3

    df1      df2         df3
   1 2 3      1 2 3     a 1 b 4 c 7 
 1 a b c    1 1 2 3     d 1 e 4 f 7 
 2 d e f    2 4 5 6     g 1 h 4 i 7
 3 g h i    3 7 8 9     a 2 b 5 c 8
                        d 2 e 5 f 8
                        g 2 h 5 i 8
                        a 3 b 6 c 9
                        d 3 e 6 f 9
                        g 3 h 6 i 9 

所以df3的逻辑应该类似于矩阵乘法。 我确实尝试修改并回答了我昨天的问题：

    a,b = df.shape
m = int(a/2)
x = pd.DataFrame(df.iloc[:m,np.r_[m:b]].to_numpy()).T
y = pd.DataFrame(df.iloc[m:,:m].to_numpy())

out = (pd.concat((y,x),axis=1).sort_index(axis=1)
         .set_axis(df.columns,axis=1,inplace=False))
                             

我确实成功地实现了这段代码，但是我自己的修改并没有得到我想要的结果。 欢迎和赞赏任何推荐。请考虑以下信息：

1. 3x3 是示例性的，因此给定的数据框形状可能因大小和形状而异
2. 两个给定的数据框将始终具有相同的形状和大小
3. 昨天的问题 -> 好答案 -> 错误的问题，我的坏问题 Reorganize elements of Pandas Dataframe by row and column to new dataframe
4. 我知道有一种方法可以从 pandas 中的矩阵乘法自动获取结果矩阵。我已经在我的脚本中实现并使用了它。
5. 在 df1 中仅使用数字而在 df2 中仅使用字母是为了更容易理解尝试做什么。 换句话说，所需的数据结构可以描述为：

我希望这篇大文章可以澄清我的问题。由于我是新来的，我也感谢批评我寻求帮助并改善我在 Stack-Overflow 上的沟通方式。

一个小更新： 我发现这个Pandas concatenate alternating columns Thread 非常接近我想要做的事情。因为我必须在几分钟内工作，所以我不能试一试。 但是对于所有想为我的问题做出贡献的人来说，这可能会更容易并提供一些灵感。

我明天会继续努力，让你们更新。

提前致以诚挚的问候和感谢，

汉斯·彼得

Answer 1

设法得到这个，使用itertools：

prod = itertools.product(df2.T.values, df1.values)
pd.DataFrame.from_records(itertools.chain.from_iterable(zip(lets, nums)) for nums, lets in prod)
# output
   0  1  2  3  4  5
0  a  1  b  4  c  7
1  d  1  e  4  f  7
2  g  1  h  4  i  7
3  a  2  b  5  c  8
4  d  2  e  5  f  8
5  g  2  h  5  i  8
6  a  3  b  6  c  9
7  d  3  e  6  f  9
8  g  3  h  6  i  9

解释：我取df1的.values和df2的转置，并使用itertools.product()。 _{（我在这里使用了tolist()，以便更清晰；但它实际上会产生 np 数组。）} 产生这个：

list(itertools.product(df2.T.values.tolist(), df1.values.tolist()))
[([1, 4, 7], ['a', 'b', 'c']),
 ([1, 4, 7], ['d', 'e', 'f']),
 ([1, 4, 7], ['g', 'h', 'i']),
 ([2, 5, 8], ['a', 'b', 'c']),
 ([2, 5, 8], ['d', 'e', 'f']),
 ([2, 5, 8], ['g', 'h', 'i']),
 ([3, 6, 9], ['a', 'b', 'c']),
 ([3, 6, 9], ['d', 'e', 'f']),
 ([3, 6, 9], ['g', 'h', 'i'])]

我先使用数字 (df2)，然后使用字母 (df1)，以便产品的顺序符合您的要求。否则第一列将是 3 个 a、3 个 d 和 3 个 g - 但您实际上是 3 个 1、3 个 2 和 3 个 3。

zip'ing 这将为我提供每个字母和数字的元组列表。

for nums, lets in prod:
    print(list(zip(lets, nums)))  # letters before numbers
# output:
[('a', 1), ('b', 4), ('c', 7)]
[('d', 1), ('e', 4), ('f', 7)]
[('g', 1), ('h', 4), ('i', 7)]
[('a', 2), ('b', 5), ('c', 8)]
...

然后*zip 展开每个元组，itertools.chain.from_iterable() 将它们放在一个列表中。 _{也可以做到itertools.chain(*zip(lets, nums)) for ...。}

接下来，pd.DataFrame.from_records() 为每个列表创建一个数据框行；和生成器表达式创建形成 df 的列表的可迭代。