如何在Python中从两个不同长度的列表创建DataFrame，为第二个列表中的每个值重复第一个列表中的值

我是一个超级初学者，所以请耐心等待。我觉得这应该很容易，但我无法弄清楚。我不确定是否应该创建两个列表，然后将它们组合起来，或者是否有办法以这种方式直接创建 DataFrame。

我需要一列包含这些值： df = pd.DataFrame({'x1':np.linspace(-2.47, 2.69, num=101)})

然后我将值 A、B、C、D 作为字符串。它可能是一个列表：

x2_values = [A, B, C, D]

或者也许不一定是？

我想最终得到一个 404 行的 DataFrame，其中对于 x2 的每个值，x1 的 101 个值重复 4 次。

所以像

x1 x2 1A 2A 3A 1乙 2乙 3乙 1℃ 2℃ 3C 1D 二维 3 D

我尝试使用 .concat 但无法工作。我还尝试用 for 循环填充 DataFrame，但无法让它没有错误。

我能够使用我在此处找到的列表理解来完成此操作作为参考：

dfB_x1 = [np.linspace(dfB.x1.min(), dfB.x1.max(), num=101)]

dfB_x2 = dfB.x2.unique().tolist()

dfB_viz = pd.DataFrame([(i,j) for i in dfB_x1 for j in dfB_x2], 
columns=['x1', 'x2'])

但最终得到了这个：

x1  x2
0   [-2.479836790901536, -2.428101497642494, -2.37...   C
1   [-2.479836790901536, -2.428101497642494, -2.37...   D
2   [-2.479836790901536, -2.428101497642494, -2.37...   A
3   [-2.479836790901536, -2.428101497642494, -2.37...   B

并且不得不使用.explode

我只是觉得应该有一个更简单的方法。我已经学会了迭代这样的元组或如何使用 .explode

当然可以帮助！可以使用 itertools.cycle 和 zip 在 Python 中创建的 Pandas DataFrame。以下是如何操作：

import pandas as pd
import numpy as np
from itertools import cycle

# 创建 x1 值
x1 = np.linspace(-2.47, 2.69, num=101)

# 创建 x2 值
x2_values = ['A', 'B', 'C', 'D']

# 使用 itertools.cycle 创建 x2 值的循环迭代器
x2 = cycle(x2_values)

# 使用 zip 创建 (x1, x2) 值对的列表
data = [(a, b) for (a, b) in zip(x1, x2)]

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['x1', 'x2'])

# 打印 DataFrame
print(df)

此代码首先使用 np.linspace 创建一个包含 101 个值的 NumPy 数组 x1 。然后，它使用字符串创建一个列表 x2_values 。

此代码的关键是使用 itertools.cycle 函数，它创建一个迭代器，该迭代器无限期地循环遍历 x2_values 列表。这确保了即使 x1 比 x2_values 长， x2 也会为 x1 中的每个值分配一个值。

然后， zip 函数将 x1 和 x2 组合在一起，创建 (x1, x2) 对的迭代器。此迭代器用于使用 DataFrame 构造函数创建一个新的 Pandas DataFrame。

此方法创建了一个包含两列（ x1 和 x2 ）的 DataFrame，其中 x2 值针对 x1 的每个值重复。这正是想要实现的目标。

希望这有帮助！如果有任何其他 Python 或 Pandas 问题，请告诉我。