问题说明:

我需要在python中扩展数据框中的每一行并拼接一个数据框
Example：
我现在有两个表（表A，表B）如下：
(表A：学生信息表）

(表B：课程信息表）

对于一个班的学生来说，哪个课程需不需要考试肯定是对所有同学来说的
所以最后我想把表A的每条信息都复制成4条，把表B整个复制四份，直接拼在A的右边
如下图所示，最终输出中间部分（这就是SQL中常说的笛卡儿积运算）：

笛卡儿积形象图

Mysql的笛卡尔积实现方案

mysql> select * from student_info,course_info 
    -> order by student_name,course;
+--------------+-------------+--------+--------+
| student_name | student_num | course | exam   |
+--------------+-------------+--------+--------+
| A            | 1           | 外语   | 需要   |
| A            | 1           | 手工   | 不需要 |
| A            | 1           | 数学   | 需要   |
| A            | 1           | 语文   | 需要   |
| B            | 2           | 外语   | 需要   |
| B            | 2           | 手工   | 不需要 |
| B            | 2           | 数学   | 需要   |
| B            | 2           | 语文   | 需要   |
| C            | 3           | 外语   | 需要   |
| C            | 3           | 手工   | 不需要 |
| C            | 3           | 数学   | 需要   |
| C            | 3           | 语文   | 需要   |
| D            | 4           | 外语   | 需要   |
| D            | 4           | 手工   | 不需要 |
| D            | 4           | 数学   | 需要   |
| D            | 4           | 语文   | 需要   |
+--------------+-------------+--------+--------+

python 的笛卡儿积实现（一）

import pandas as pd
import numpy as np
#生成测试数据
a = pd.DataFrame({'name':list('ABCD'),'student_num':[i+1 for i in range(4)]})
b = pd.DataFrame({'course':['语文','数学','外语','手工'],'exam':['yes','yes','yes','no']})
#创建一个虚拟密钥并merge合并创建笛卡儿积然后在删除创建的密钥
a.assign(key=1).merge(b.assign(key=1), on='key').drop('key',axis=1)

分步拆解变形：

import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame({'name':list('ABCD'),'student_num':[i+1 for i in range(4)]})
b = pd.DataFrame({'course':['语文','数学','外语','手工'],'exam':['yes','yes','yes','no']})
#第一步：分别新增相同辅助列
a['key']=1
b['key']=1
#第二步：merge拼接
result=pd.merge(a,b)
#第三步：删除辅助列
result.drop('key',axis=1,inplace=True)

python 的笛卡儿积实现（二）

import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.DataFrame({'name':list('ABCD'),'student_num':[i+1 for i in range(4)]})
b = pd.DataFrame({'course':['语文','数学','外语','手工'],'exam':['yes','yes','yes','no']})

#按行复制扩展 n倍 
def zdy_copy1(data,n):
    result=pd.DataFrame()
    for i in range(len(data)):
        s=data.loc[i]
        t=pd.DataFrame(s).T
        result=result.append([t]*n)  #每行复制b长度倍
    result.reset_index(drop=True,inplace=True)
    return  result
#整体复制扩展 n倍 
def zdy_copy2(data,n):
    result=pd.DataFrame()
    for i in range(len(a)):
        result=pd.concat([result,b])
    result.reset_index(drop=True,inplace=True)
    return  result
rr1=zdy_copy1(a,len(b))
rr2=zdy_copy2(b,len(a))
pd.concat([rr1,rr2],axis=1)