pandas笛卡尔积操作

今天处理数据的时候需要对DataFrame的两列做笛卡积操作，一开始使用merge方法，奈何一直爆内存，只能用for循环的形式来写，只是这样的速度实在太慢。先用笨办法解决掉吧，记录一下，有没有兄台有更巧妙地方法，还请不吝赐教啊。

match = pd.read_csv('../input/match.csv')
match.head()

方法一 ：时间换空间

def merge_match(match):

    A = pd.DataFrame(match['paper_id'])
    B = pd.DataFrame(match['press_id'])

    A.columns = ['paper_id']
    B.columns = ['press_id']

    newDf = pd.DataFrame(columns=['paper_id','press_id','labels'])
    for i, A_row in A.iterrows():
        for j, B_row in B.iterrows():
            Adata = A_row['paper_id']
            Bdata = B_row['press_id']
            if i == j :
                label = 1
            else:
                label = 0
            row = pd.DataFrame([dict(paper_id=Adata,press_id=Bdata,labels=label)])
            newDf = newDf.append(row,ignore_index=True)

    return newDf

方法二 ： 空间占用较大，速度快

def merge_match(match):
  A = pd.DataFrame(match['paper_id']
  B = pd.DataFrame(match['press_id']

  A['value'] = 1
  B['value'] = 1
  
  newDf = pd.merge(A,B,on='value')

return newDf