Dataframe один ко многим из каждой ячейки столбца в другую

Вы можете создать два новых списка, которые умножают значения на общее количество строк. Один столбец должен иметь отсортированный индекс. Затем присоединитесь к спискам в фрейме данных.

c1 = [*pd.concat([df['name']]*df.shape[0])]
c2 = [*pd.concat([df['info']]*df.shape[0]).sort_index()]
df = pd.DataFrame(list(zip(c1,c2)), columns=['name', 'info']).sort_values('name').reset_index(drop=True)
df
Out[1]: 
    name        info
0  David  Department
1  David      Titile
2  David      Gender
3   Kate  Department
4   Kate      Titile
5   Kate      Gender
6   Mike  Department
7   Mike      Titile
8   Mike      Gender

Сэмми подал мне идею сделать приведенный выше код немного более кратким:

c1 = pd.concat([df['name']]*df.shape[0], ignore_index=True)
c2 = pd.concat([df['info']]*df.shape[0]).reset_index(drop=True)
df = pd.concat([c1, c2], axis=1)
df

Используйте numpy repeat и numpy tile , чтобы построить свою серию и рекомбинировать с помощью pandas concat:

name = pd.Series(np.repeat(df.name.array, len(df)), name = "name")
info = pd.Series(np.tile(df["info"].array, len(df)), name = "info")
result = pd.concat([name, info], axis = "columns")
result


     name   info
0   David   Department
1   David   Title
2   David   Gender
3   Mike    Department
4   Mike    Title
5   Mike    Gender
6   Kate    Department
7   Kate    Title
8   Kate    Gender

Вы можете выполнить перекрестное соединение двух столбцов, используя df.merge, создав столбец tmp:

In [429]: df1 = pd.DataFrame(df.name, columns=['name'])   
In [430]: df2 = pd.DataFrame(df['info'], columns=['info'])

In [433]: df1['tmp'] = 1
In [435]: df2['tmp'] = 1

In [438]: res = pd.merge(df1, df2, on=['tmp']).drop('tmp', 1)

In [439]: res
Out[439]: 
    name        info
0  David  Department
1  David      Titile
2  David      Gender
3   Mike  Department
4   Mike      Titile
5   Mike      Gender
6   Kate  Department
7   Kate      Titile
8   Kate      Gender

Или это можно рассмотреть с точки зрения списка, используя детский язык программирования:

import pandas as pd

data = {'name': ["David","Mike","Kate"], 
'info' : ["Department","Titile","Gender"]}

df = pd.DataFrame(data)

names = df['name'].tolist() 
all_info = df['info'].tolist()

for n in names:
    for a in all_info:
        print (n, a)

Выход:

David Department
David Titile
David Gender
Mike Department
Mike Titile
Mike Gender
Kate Department
Kate Titile
Kate Gender