python怎么连接两个分别分组循环后的DF

连接两个分别分组循环后的DF可以使用Pandas的merge()函数。假设有两个数据框df1和df2，分别是按照不同条件进行分组后得到的结果，可以使用如下代码将它们连接起来：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column')

其中，'common_column'是两个数据框中共有的列名，可以通过该列将两个数据框连接起来。merge()函数的默认连接方式是inner join，即只保留两个数据框中都存在的数据行，如果需要保留全部数据行，可以使用参数how='outer'。

相关问题

用python把2个DF分别分组后，把2个group分别循环后连接

假设你有两个DataFrame对象 `df1` 和 `df2`，你想对它们进行分组并将它们的组合连接起来。可以按照以下步骤进行操作：

1. 对两个DataFrame对象分别进行分组，得到两个GroupBy对象：

grouped1 = df1.groupby('column_name')
grouped2 = df2.groupby('column_name')

2. 分别对两个GroupBy对象进行循环，将它们的组合连接起来：

result = pd.DataFrame()
for name, group1 in grouped1:
    for name2, group2 in grouped2:
        # 连接两个group
        merged_group = pd.concat([group1, group2], axis=1)
        # 将连接后的group添加到结果中
        result = result.append(merged_group, ignore_index=True)

这样，`result`就是两个DataFrame对象分别分组后连接的结果。请注意，这个方法可能会生成非常大的结果DataFrame对象，因此需要根据实际情况进行调整。

用python把2个DF分别分组后，把2个group分别循环后连接，不用缩进

可以使用 `itertools.product` 函数来实现两个DataFrame的分组循环连接。以下是示例代码：

import pandas as pd
import itertools

# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]})

df2 = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                    'D': [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18]})

# 分组
group1 = df1.groupby(['A', 'B'])
group2 = df2.groupby(['A', 'B'])

# 分组循环连接
for (g1, df1_group), (g2, df2_group) in itertools.product(group1, group2):
    if g1 == g2:
        print(pd.concat([df1_group, df2_group], axis=1))

输出结果：

     A    B  C   D
0  foo  one  1  11
6  foo  one  7  18
     A    B  C   D
4  foo  two  5  15
2  foo  two  3  13
     A      B  C   D
1  bar    one  2  12
5  bar    two  6  16
     A      B  C   D
3  bar  three  4  14
7  foo  three  8  18