熊猫使用np.array（）。T初始化数据帧

Question

我遇到了Ken Wei对this answer的评论，指出在使用cartesian_product()初始化数据帧时使用大熊猫np.array().T比结合两个列表元素的itertools.product更快。 / p>

我对如何使用感到困惑。给出两个列表：

l1 = ['A', 'B']

l2 = [1, 2]

您如何使用他的cartesian_product()和np.array().T到达此数据框？

+-----+-----+-----+
|     | l1  | l2  |
+-----+-----+-----+
|  0  | A   | 1   |
+-----+-----+-----+
|  1  | A   | 2   |
+-----+-----+-----+
|  2  | B   | 1   |
+-----+-----+-----+
|  3  | B   | 2   |
+-----+-----+-----+

Answer 1

如上所述，这意味着不是解包而是使用np.array().T：

>>> pd.DataFrame(np.array(pd.core.reshape.util.cartesian_product([l1, l2])).T)
   0  1
0  A  1
1  A  2
2  B  1
3  B  2