データフレームの結合の仕方で工夫が必要そう。

Question

前提・実現したいこと

df1

c_name  c_value
c1      v1
c2      v2
c3      v3

と
df2

Year
2000
2001
2002
2003

を結合して、
df_new

c_name  c_value  Year
c1      v1       2000
c1      v1       2001
c1      v1       2002
c1      v1       2003
c2      v2       2000
c2      v2       2001
c2      v2       2002
c2      v2       2003
c3      v3       2000
c3      v3       2001
c3      v3       2002
c3      v3       2003

を作りたい。

発生している問題

適切なメソッドを調べたいが、どのように言葉を選べば自分が行いたい操作をグーグルで見つけられるかわからない。

試したこと

Mergeやconcatのドキュメントを読むなど。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Python3.7を使ってます。

Answer 1

テーブル操作の用語として適切かどうかはわかりませんが、数学的には df1 と df2 の直積 (Cartesian product) ということができるのではないでしょうか。
調べたら、下記のような事例があったので、参考に作ってみました。
python - cartesian product in pandas - Stack Overflow

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'c_name': ['c1', 'c2', 'c3'],
                    'c_value': ['v1', 'v2', 'v3']})
df2 = pd.DataFrame({'Year': [2000, 2001, 2002, 2003]})

df1['key'] = 0
df2['key'] = 0
concat = pd.merge(df1, df2, on='key')[['c_name', 'c_value', 'Year']]
concat

	k	e	y
0	c1	v1	2000
1	c1	v1	2001
2	c1	v1	2002
3	c1	v1	2003
4	c2	v2	2000
5	c2	v2	2001
6	c2	v2	2002
7	c2	v2	2003
8	c3	v3	2000
9	c3	v3	2001
10	c3	v3	2002
11	c3	v3	2003

Comments

[YZYZ]

実行してみたらできました！ありがとうございました！
やはり、やりたいことが言葉としてわからないと調べられないですね。凄く勉強になりました！分析結果を出すことを求められる境遇にいますが理論というか、きちんと勉強もしないといけないと思いました。