df1とdf2の行数が異なり重複を加味した結合

Question

前提・実現したいこと

pythonでの重複を考慮したデータフレームの結合

以下のdf1とdf2結合して千の位、百の位、十の位にしたいのですが
その際に千の位の数字をあわせて十の位をすべて反映したいです。
例
df1の1つ目のリスト[0,0]にdf2の千の位が0の７つ[[0, 0],[0, 8],[0, 7],[0, 5],[0, 1],[0, 4],[0, 3]を結合して
[0,0,0],[0,0,8],[0,0,7],[0,0,5],[0,0,1],[0,0,4],[0,0,3]

df1の2つ目のリスト[0,7]にdf2の千の位が0の７つ[[0, 0],[0, 8],[0, 7],[0, 5],[0, 1],[0, 4],[0, 3]を結合して
[0,7,0],[0,7,8],[0,7,7],[0,7,5],[0,7,1],[0,7,4],[0,7,3]
上記２つの例のようにdf1の最後のリストである[9,9]までdf2の十の位を追加したいです。
以下dfの概要です。

df1
columns
['千の位','百の位']
data
以下の配列のように千の位に09、百の位に09をランダムにそれぞれ４０個配置し千の位で昇順に並び替え
[[0, 0],
[0, 7],
[0, 1],
[0, 3],
[0, 2],
[1, 7],
[1, 6],
[1, 5],中略
[7, 6],
[7, 0],
[8, 4],
[8, 5],
[8, 6],
[9, 8],
[9, 3],
[9, 9]
＝＝＝＝＝＝＝

=================
df2
columns
['千の位','十の位']
data
以下の配列のように千の位に09、百の位に09をランダムにそれぞれ7０個配置し千の位で昇順に並び替え
[[0, 0],
[0, 8],
[0, 7],
[0, 5],
[0, 1],
[0, 4],
[0, 3],
[1, 7],中略
[8, 6],
[9, 4],
[9, 6],
[9, 5],
[9, 2],
[9, 1],
[9, 8],
[9, 9]]
＝＝＝＝＝＝＝

発生している問題・エラーメッセージ

df1とdf2の行数が異なり重複を加味した結合のため調べてもなかなか見つかりませんでした。

該当のソースコード

ソースコード

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Comments

[bsdfan]

重複を加味した、と言うのは、具体的にどういうことを言われていますか？
文章からは、単純なmergeでできるように見えます。

[k100k]

わかりづらくて申し訳ございません。
df1の1列目（千の位）が0である５つ（千の位によって個数はかわる）のリスト全てにdf2の1列目（千の位）が0である2列目（十の位）の数字7つをあてはめたいのですが
千の位が0の場合35個できるはすが
千の位をキーとしたmergeだと５つしかできませんでした。

[bsdfan]

5つしかできなかったというコードを、質問の試したことに追記したらいいと思います。

[k100k]

解決しました！
ご迷惑をおかけしました。

Answer 1

mergeでできませんか？

In [2]: df1 = pd.DataFrame([[0, 0],
   ...:                     [0, 7]], columns=['a', 'b'])
   ...: df2 = pd.DataFrame([[0, 0],
   ...:                     [0, 8],
   ...:                     [0, 7],
   ...:                     [0, 5],
   ...:                     [0, 1],
   ...:                     [0, 4],
   ...:                     [0, 3]], columns=['a', 'c'])

In [3]: df1.merge(df2, on='a')
Out[3]:
    a  b  c
0   0  0  0
1   0  0  8
2   0  0  7
3   0  0  5
4   0  0  1
5   0  0  4
6   0  0  3
7   0  7  0
8   0  7  8
9   0  7  7
10  0  7  5
11  0  7  1
12  0  7  4
13  0  7  3

Comments

[k100k]

ご回答ありがとうございます！
解決いたしました！