因此，我的目标是将每月数据扩展为每日数据，我认为最好的方法是合并下面的两个数据帧。我的pandas是1.2之前的版本，所以我不能使用merge with cross。还有其他有效的方法吗？
我有两个数据帧。一个数据帧是一列，其时间如下：
A = 2000-01-01,2000-01-02....2000-12-31
我的第二个数据框有两个不同的列，比如时间、城市、食物。我想将第二个数据帧与第一个数据帧及时合并，但时间有格式
time = 2000-01-01,2000-02-01...2000-12-01
每个城市都有。使其形象化
London 2000-01-01 apple
London 2000-01-01 orange
London 2000-01-01 Rasberry
London 2000-02-01 apple
London 2000-02-01 orange
London 2000-02-01 Rasberry
...
London 2000-12-01 Rasberry
Paris 2000-01-01 apple
Paris 2000-01-01 orange
Paris 2000-01-01 Rasberry
Paris 2000-02-01 apple
Paris 2000-02-01 orange
Paris 2000-02-01 Rasberry
...
Paris 2000-12-01 Rasberry
我想将其合并，使其最终成为：
London 2000-01-01 apple
London 2000-01-02 NAN
..
London 2000-12-01 Apple
..
London 2000-12-31 NAN
London 2000-01-01 Orange
London 2000-01-02 NAN
..
London 2000-12-01 Orange
..
London 2000-12-31 NAN
Paris 2000-01-01 apple
Paris 2000-01-02 NAN
..
Paris 2000-12-01 Apple
..
Paris 2000-12-31 NAN
Paris 2000-01-01 Orange
Paris 2000-01-02 NAN
..
Paris 2000-12-01 Orange
..
Paris 2000-12-31 NAN
NANS是从当我合并它的时候，没有从每个水果的每个城市的第2-31个值。如果有一个简单的方法，请让我知道。我认为这是某种外部连接，但它搞乱了格式。
我会使用一个Groupby，后面跟着一个左合并：
df2.groupby('city').apply(lambda df: df1.merge(df, 'left', on='time')
)[['time', 'food']].reset_index(
level='city').reset_index(drop=True)
我得到：
city time food
0 London 2000-01-01 apple
1 London 2000-01-01 orange
2 London 2000-01-01 Rasberry
3 London 2000-01-02 NaN
4 London 2000-01-03 NaN
5 London 2000-01-04 NaN
...
30 London 2000-01-29 NaN
31 London 2000-01-30 NaN
32 London 2000-01-31 NaN
33 London 2000-02-01 apple
34 London 2000-02-01 orange
35 London 2000-02-01 Rasberry
36 London 2000-02-02 NaN
37 London 2000-02-03 NaN
...
337 London 2000-11-29 NaN
338 London 2000-11-30 NaN
339 London 2000-12-01 Rasberry
340 London 2000-12-02 NaN
341 London 2000-12-03 NaN
342 London 2000-12-04 NaN
...
367 London 2000-12-29 NaN
368 London 2000-12-30 NaN
369 London 2000-12-31 NaN
370 Paris 2000-01-01 apple
371 Paris 2000-01-01 orange
372 Paris 2000-01-01 Rasberry
373 Paris 2000-01-02 NaN
374 Paris 2000-01-03 NaN
...
401 Paris 2000-01-30 NaN
402 Paris 2000-01-31 NaN
403 Paris 2000-02-01 apple
404 Paris 2000-02-01 orange
405 Paris 2000-02-01 Rasberry
406 Paris 2000-02-02 NaN
407 Paris 2000-02-03 NaN
...
707 Paris 2000-11-29 NaN
708 Paris 2000-11-30 NaN
709 Paris 2000-12-01 Rasberry
710 Paris 2000-12-02 NaN
711 Paris 2000-12-03 NaN
...
738 Paris 2000-12-30 NaN
739 Paris 2000-12-31 NaN
