Pandas：从列表创建数据框，每个元素都有重复日期

Question

我查看了谷歌和这里试图找到答案，但似乎无法正确地表达它以获得有关这个确切问题的帮助。

我想创建一个数据框，其中有一个名为“部门”的列，其中包含列表中的值，然后对于该列中的每个值，我想要相同的日期时间范围。

清单是：

departments = ['Sales', 'Specialist', 'Purchase', 'HR']

日期范围是（ df 是我与原始日期范围不同的数据框。）：

pd.date_range(start=df.InvoiceDate.min(), end=df.InvoiceDate.max(), freq='1D')

所以，我尝试了这个，但由于形状的原因它给了我一个错误，我明白只是不知道如何解决它。

df2 = pd.DataFrame(department,(pd.date_range(start=df.InvoiceDate.min(), end=df.InvoiceDate.max(), freq='1D')), columns=['Department',"InvoiceDate"])

期望的结果是这样的：

          Department    InvoiceDate

    0        Sales      2019-03-25

    1        Sales      2019-03-26

    2        Sales      2019-03-27

    ...

    5     Specialist    2019-03-25

    6     Specialist    2019-03-26

    7     Specialist    2019-03-27

    ...

    8      Purchase     2019-03-25

    9      Purchase     2019-03-26

   10      Purchase     2019-03-27

    ...

   11         HR        2019-03-25

   12         HR        2019-03-26

   13         HR        2019-03-27

Answer 1

为此，您可以使用以下代码：声明部门列表并获取范围内的日期列表（最小和最大）departments = ['Sales', 'Specialist', 'Purchase', 'HR']dates = pd.date_range(start=df.InvoiceDate.min(), end=df.InvoiceDate.max(), freq='1D').tolist()你想要一个笛卡尔积，所以使用下面的函数def cartesian_product(data):    index = pd.MultiIndex.from_product(data.values(), names=data.keys())    return pd.DataFrame(index=index).reset_index()cartesian_product({'departments': departments,                   'date': a})

Answer 2

您以错误的方式调用 pd.DataFrame() 。此外，作为数据提供的 2 个数组的大小也不同。要解决您可以执行以下操作： departments = ['Sales', 'Specialist', 'Purchase', 'HR'] sizeDates = len(dates) sizeDep = len(departments) departments = departments * sizeDates dates = dates * sizeDep  dates = pd.date_range(start=df.InvoiceDate.min(), end=df.InvoiceDate.max(), freq='1D').tolist() departments = departments * len(dates) data = {'departments': departments,'date': dates} df2 = pd.DataFrame(data)