合併兩個沒有共同列的dataframe，相當於按行號求笛卡爾積。
最終效果如下
以下代碼是參考別人的代碼修改的：
def cartesian_df(A,B): new_df = pd.DataFrame(columns=list(A).extend(list(B))) for _,A_row in A.iterrows(): for _,B_row in B.iterrows(): row = A_row.append(B_row) new_df = new_df.append(row,ignore_index=True) return new_df #這個方法，如果兩張表列名重複會出錯
這段代碼的思路是對兩個表的每一行進行循環，運行速度比較慢，複雜度應該是O(m*n)，m是A表的行數，n是B表的行數。
因為我用到的合併錶行數比較多，時間太慢，所以針對上面的代碼進行了優化。
思路是利用dataframe的merge功能，先循環複製A表，將循環次數添加為列，直接使用merge合併，複雜度應該為O(n)（n是B表的行數），代碼如下：
def cartesian_df(df_a,df_b): '求兩個dataframe的笛卡爾積' #df_a 複製n次，索引用複製次數 new_df_a = pd.DataFrame(columns=list(df_a)) for i in range(0,df_b.shape[0]): df_a['merge_index'] = i new_df_a = new_df_a.append(df_a,ignore_index=True) #df_b 設置索引為行數 df_b.reset_index(inplace = True, drop =True) df_b['merge_index'] = df_b.index #merge new_df = pd.merge(new_df_a,df_b,on=['merge_index'],how='left').drop(['merge_index'],axis = 1) return new_df #兩個原始表中不能有列名'merge_index'
使用一張8行的表和一張142行的表進行測試，優化前的方法用時：5.560689926147461秒
優化後的方法用時：0.1296539306640625秒（142行的表作為b表）
根據計算原理，將行數少的表放在b表可以更快，測試用時：0.021603107452392578秒（8行的表作為b表）
這個速度已經達到預期，基本感覺不到等待，優化完成。
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