Question

我有一个看起来像这样的数据框

Currency    Amount    Country
EUR         12.06     France
USD         10.23     USA
INR         122.17    India
INR         422.01    India
USD         8.06      USA

我有一个使用货币名称的功能，即 Currency （货币）列，并使用 Amount （金额）转换为通用货币

def convert_an_amount(amount,curr,target_currency):
    if curr in c.currencies:
        return c.convert(amount, curr , target_currency)
    return np.nan

我要做的是创建数据框的列

def convert_to_common(amount,curr_name,target_curr):
    currency_coverted_variable - 
    ... required code ...

我想要以下数据框

Currency    Amount    Country   Common Currency(EUR)
EUR         12.06     France    x
USD         10.23     USA       x
INR         122.17    India     x
INR         422.01    India     x
USD         8.06      USA       x

有什么方法可以编码此功能？我正在使用一个库，该库可以转换函数中的值，但是如何促进数据框的创建？

c.convert的条件是一次只能转换一个值！

Answer 1

您可以将DataFrame.apply与功能配合使用：

df['new'] = df.apply(lambda x: convert_to_common(x['Amount'], x['Currency'], 'EUR'), axis=1)

我认为您可以为rate创建字典，然后使用Series.map并乘以Amount以提高性能：

eur = {'EUR':1, 'USD':2, 'INR':3}

df['new'] = df['Currency'].map(eur) * df['Amount']
print (df)
  Currency  Amount Country      new
0      EUR   12.06  France    12.06
1      USD   10.23     USA    20.46
2      INR  122.17   India   366.51
3      INR  422.01   India  1266.03
4      USD    8.06     USA    16.12

详细信息：

print (df['Currency'].map(d))
0    1
1    2
2    3
3    3
4    2
Name: Currency, dtype: int64

Answer 2

这里 https://chrisalbon.com/python/data_wrangling/pandas_make_new_columns_using_functions/

您会看到一个示例，其中创建了函数（在您的情况下为convert_to_common）

# Create a function that takes two inputs, pre and post
def pre_post_difference(pre, post):
    # returns the difference between post and pre
    return post - pre

然后您可以调用它在数据框中添加变量

# Create a variable that is the output of the function
df['score_change'] = pre_post_difference(df['preTestScore'], df['postTestScore'])

# View the dataframe
df

使用Pandas DataFrame的两列并添加一个新列。蟒蛇熊猫

2 个答案: