合并化工厂中的两个不同的数据

Question

我有两个不同的数据格式，一个是日期组合，另一个是城市对：

df_date_combinations：

+-------------------+-------------------+
|            fs_date|            ss_date|
+-------------------+-------------------+
|2022-06-01T00:00:00|2022-06-02T00:00:00|
|2022-06-01T00:00:00|2022-06-03T00:00:00|
|2022-06-01T00:00:00|2022-06-04T00:00:00|
+-------------------+-------------------+

城市配对：

+---------+--------------+---------+--------------+
|fs_origin|fs_destination|ss_origin|ss_destination|
+---------+--------------+---------+--------------+
|      TLV|           NYC|      NYC|           TLV|
|      TLV|           ROM|      ROM|           TLV|
|      TLV|           BER|      BER|           TLV|
+---------+--------------+---------+--------------+

我希望将它们结合在一起，这样我就可以得到以下数据：

+----------+----------+---------+--------------+---------+--------------+
|   fs_date|   ss_date|fs_origin|fs_destination|ss_origin|ss_destination|
+----------+----------+---------+--------------+---------+--------------+
|2022-06-01|2022-06-02|      TLV|           NYC|      NYC|           TLV|
|2022-06-01|2022-06-03|      TLV|           NYC|      NYC|           TLV|
|2022-06-01|2022-06-04|      TLV|           NYC|      NYC|           TLV|
|2022-06-01|2022-06-02|      TLV|           ROM|      ROM|           TLV|
|2022-06-01|2022-06-03|      TLV|           ROM|      ROM|           TLV|
|2022-06-01|2022-06-04|      TLV|           ROM|      ROM|           TLV|
|2022-06-01|2022-06-02|      TLV|           BER|      BER|           TLV|
|2022-06-01|2022-06-03|      TLV|           BER|      BER|           TLV|
|2022-06-01|2022-06-04|      TLV|           BER|      BER|           TLV|
+----------+----------+---------+--------------+---------+--------------+

谢谢!

Answer 1

听起来像是交叉连接。

df1.crossJoin(df2)

Answer 2

熊猫实际上有内置的方法来做这件事，我们用concat来连接数据。你可以在这里读到如何做到这一点：

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.concat.html

与你有关的部分是：

pd.concat([df_date_combinations, city_pairs], axis = 1)

希望这能有所帮助！