Question

我有两列DataFrame：

col1     | col2

20         EUR
31         GBP
5          JPY

我可能有10000行像这样

如何快速货币转换为基础货币为GBP？

我应该使用easymoney吗？我知道如何将转换应用于单行，但我不知道如何快速遍历所有行。

编辑：我想申请某事：

def convert_currency(amount, currency_symbol):
    converted = ep.currency_converter(amount=1000, from_currency=currency_symbol, to_currency="GBP")
    return converted


df.loc[df.currency != 'GBP', 'col1'] = convert_currency(currency_data.col1, df.col2
                                                                                  )

但它还不起作用。

Answer 1

使用每种货币的转换率加入第三列，并加入col2中的货币代码。然后创建一个具有已翻译金额的列。

dfRate:
code | rate
EUR    1.123
USD    2.234

df2 = pd.merge(df1, dfRate, how='left', left_on=['col2'], right_on=['code'])

df2['translatedAmt'] = df2['col1'] / df2['rate']

Answer 2

df = pd.DataFrame([[20, 'EUR'], [31, 'GBP'], [5, 'JPY']], columns=['value', 'currency'])
print df

   value currency
0     20      EUR
1     31      GBP
2      5      JPY

def convert_to_gbp(args):  # placeholder for your fancy conversion function
    amount, currency = args
    rates = {'EUR': 2, 'JPY': 10, 'GBP': 1}
    return rates[currency] * amount

df.assign(**{'In GBP': df.apply(convert_to_gbp, axis=1)})

   value currency  In GBP
0     20      EUR      40
1     31      GBP      31
2      5      JPY      50

Pandas DataFrame货币转换

2 个答案: