複数のpd.DataFrameの直積（product）を作りたい

Question

複数のdataframeの直積を求めたい

例）
2つの表に対して

列x	列y
1	11
2	12
3	12

列1	列2
101	1001
102	1002
103	1003

生成したいdataframe

列x	列y	列1	列2
1	11	101	1001
1	11	102	1002
1	11	103	1003
2	12	101	1001
2	12	102	1002
2	12	103	1003
3	13	101	1001
3	13	102	1002
3	13	103	1003

一応以下のコードで無理やり書けたのですが、もっとスマートに書く方法はあるでしょうか？

df_0 = pd.DataFrame([[1,2,3],[11,12,13]]).T
df_1 = pd.DataFrame([[101,102,103],[1001,1002,1003]]).T

df_0.columns=['x','y']
df_1.columns=['z']

print(df_0)
print(df_1)

range_0  = range(len(df_0))
range_1  = range(len(df_1))

idx_ = list(itertools.product(range_0, range_1))

np_0 = np.array(df_0)
np_1 = np.array(df_1)

test = [np.concatenate([np_0[i,:],np_1[j,:]]) for (i,j) in idx_]

test_df = pd.DataFrame(test)
print(test_df)

Answer 1

最近のpandas.mergeだとcrossが使えます。

import pandas as pd

df_0 = pd.DataFrame([[1,2,3],[11,12,13]]).T
df_1 = pd.DataFrame([[101,102,103],[1001,1002,1003]]).T

df_0.columns=['cx','cy']
df_1.columns=['c1','c2']

df = pd.merge(df_0, df_1, how='cross')
print(df)
"""
   cx  cy   c1    c2
0   1  11  101  1001
1   1  11  102  1002
2   1  11  103  1003
3   2  12  101  1001
4   2  12  102  1002
5   2  12  103  1003
6   3  13  101  1001
7   3  13  102  1002
8   3  13  103  1003
"""

Comments

[jckkvs]

ありがとうございます。　mergeの仕様の調査不足でした。この記載で完璧です。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.merge.html
New in version 1.2.0.

Answer 2

直積が cartesian product という意味であれば以下になります(pandas.MultiIndex.from_product を使います）。

import pandas as pd

df_0 = pd.DataFrame([[1,2,3],[11,12,13]]).T
df_1 = pd.DataFrame([[101,102,103],[1001,1002,1003]]).T

df_0.columns=['x','y']
df_1.columns=['a','b']

#
dfx = pd.concat([
  pd.MultiIndex.from_product(df_0.values.T).to_frame().reset_index(drop=True),
  pd.MultiIndex.from_product(df_1.values.T).to_frame().reset_index(drop=True)
], axis=1)
dfx.columns = df_0.columns.tolist() + df_1.columns.tolist()

print(dfx)

#
   x   y    a     b
0  1  11  101  1001
1  1  12  101  1002
2  1  13  101  1003
3  2  11  102  1001
4  2  12  102  1002
5  2  13  102  1003
6  3  11  103  1001
7  3  12  103  1002
8  3  13  103  1003

Comments

[jckkvs]

ありがとうございます。　direct product と　Cartesian productをどう表現しわけようか悩んだのですが、英語で書けばよかったですね。

[melian]

すみません、direct product の方だったのですね。