python dataframe 結合で全組み合わせ

Question

python のデータフレームの結合で、２つのデータフレームの全組み合わせを取得したく、以下のような処理で行ってみました。

一応目的の全組み合わせは取得できたのですが、ダミーの列を追加しているのがちょっと無駄と思えます。
何かもっとスマートな方法はないでしょうか？

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
	'dummy':[1,1],
	'性別':['男','女']
})

df2 = pd.DataFrame({
	'dummy':[1,1,1],
	'年代':['10代以下','20代','30代以上']
})

df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer')
print(df3)

実行結果

   dummy 性別     年代
0      1  男  10代以下
1      1  男    20代
2      1  男  30代以上
3      1  女  10代以下
4      1  女    20代
5      1  女  30代以上

Answer 1

あまり良い考えがうかびませんが

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    '性別':['男','女']
})

df2 = pd.DataFrame({
    '年代': ['10代以下','20代','30代以上']
})

df3 = pd.merge(df1.assign(tmp=1), df2.assign(tmp=1)).drop('tmp',axis=1)
print(df3)

などはどうでしょうか。

やっていることは全く同じですが・・・

あと、DataFrame 作成の時にitertoolsを使うとか。

from itertools import product
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(list(product(['男','女'], ['10代以下','20代','30代以上'])), columns=['性別','年代'])

Comments

[menshan]

itertools の product を使うのがスッキリしてよさそうです。

ベストアンサーにしたかったのですが、別の方も product を使う方法を提示頂いたので投稿時間が早い方を選ばさせていただきました

Answer 2

ざっと調べてみましたが、全組み合わせ(combination, cartesian product)を行うPandas的な方法がみあたりませんでした。

itertoos.product でやる方法だと以下の様になります。。
速度的に、dummy列を持たせてmergeするのとどちらが速いかは検証していません。

>>> from itertools import product
>>> pd.DataFrame(list(product(df1['性別'], df2['年代'])), columns=['性別', '年代'])
  性別     年代
0  男  10代以下
1  男    20代
2  男  30代以上
3  女  10代以下
4  女    20代
5  女  30代以上

Comments

[menshan]

itertools というライブラリがあったのですね！
itertools の product を使うのがスッキリしてよさそうです。

itertools には他にも順列や組み合わせも扱えるようで勉強になります。