关键词：
【中文标题】为另一列的每个值添加具有固定值的列 Redshift【英文标题】：add column with fixed values for each value of another column Redshift 【发布时间】：2020-06-19 09:58:33 【问题描述】：我有下表
]1
想为每个用户添加日期范围
如何实现：
如果这可以通过 Redshift 中的查询来实现，那么这很有用
如果没有，在 python pandas 中创建这个作为数据的有效方法是有 8lk 记录
【问题讨论】：
这是一个笛卡尔积，在 python 和 sql 中都很简单。 【参考方案1】：鉴于此数据框df：
userid username
0 1 a
1 2 b
2 3 c
你可以使用 numpy repeat 和 tile:
dr = pd.date_range('2020-01-01','2020-01-03')
df = pd.DataFrame(np.repeat(df.to_numpy(), len(dr), 0), columns=df.columns).assign(date=np.tile(dr.to_numpy(), len(df)))
结果：
userid username date
0 1 a 2020-01-01
1 1 a 2020-01-02
2 1 a 2020-01-03
3 2 b 2020-01-01
4 2 b 2020-01-02
5 2 b 2020-01-03
6 3 c 2020-01-01
7 3 c 2020-01-02
8 3 c 2020-01-03
【讨论】：
尝试使用合并从 dr 创建一个数据框并分配一个虚拟列pd.merge(df.assign(key='var1'),dr.assign(key='var1'),on='key').drop('key',1)
@Datanovice：这也是一个很好的解决方案，但即使对于玩具数据merge，如果比 numpy 解决方案慢 5 倍（OP 要求 高效方式）
@Stef numpy 是最好的，执行超过 8lk 记录需要几秒钟。谢谢。Datanovice 您的解决方案也有效，但由于合并而花费了太多时间。谢谢【参考方案2】：
在 Sql 中，这也很简单 - 只需将要添加到每一行的日期列表交叉连接（复制行）。您可以在示例中看到 3 行和 3 个日期导致 9 行。 （未经测试的解释代码：）
select userid, username, "date" from <table> cross join (select values ('2020-01-01'::date), ('2020-02-01'::date), ('2020-03-01'::date));
现在使用简单方法的问题是，如果您正在处理大表和长日期列表，那么乘法会杀死您。 100 亿行乘以 5,000 个日期是 15 万亿行 - 这将需要很长时间，并且存储它会占用大量磁盘空间。对于小表格和简短的日期列表，这很好用。
如果您站在“大”的一边，您可能需要重新考虑您想要做什么。由于您使用的是 Redshift，因此您可能需要这样做。
【讨论】：
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