如何使用pandas转换数据库中的货币

Question

在我的问题中，一列有货币类型，另一列有值，我需要将它们转换为美元。我怎样才能用熊猫做到这一点

我的专栏如下：

我想要这样：

from currency_converter import SINGLE_DAY_ECB_URL
last_date = con.bounds['USD']
con = CurrencyConverter(SINGLE_DAY_ECB_URL)


def currency_convertor(row,new_currency='USD'):
    amount = row['Amount']
    curr = row['Currency']
    new_curr = con.convert(amount,curr,new_currency)
    return new_curr

df5 = df5.apply(lambda x: currency_convertor(x,new_currency="USD"), axis=1)

但在转换后，我得到的只是金额列 这样地

我想要第二张桌子

Answer 1

对于下面的答案，我假设您有一个数据帧df，其列名为currency和amount

我拼凑了一个demo jupyter notebook来说明这个方法

1. 计算出数据框中的货币

   您将需要数据框中每种货币的汇率，因此您需要知道您有哪些货币

   currencies = df.currency.unique().tolist()
   currencies = dict.fromkeys(currencies, pd.NA)
   

2. 定义每种货币的汇率

   汇率会随着时间的推移而变化，并且会根据您询问的对象而变化，因此您需要定义一个要使用的固定汇率。您可以自己手动定义这些：

   currencies['CAD'] = 1.23
   currencies['GBP'] = 0.72
   

   或者，作为It_is_Chris pointed out，您可以使用CurrencyConverter库实时自动地获取这些资源：

   from currency_converter import CurrencyConverter
   c = CurrencyConverter()
   for key in currencies:
      try:
         currencies[key] = c.convert(1, 'USD', key)
      except:
         pass
   

3. 转换数据框中的货币

   尽量避免在数据帧中循环；内置的方法要快得多。在这种情况下，您可以使用^{}：

   df['amount_conv'] = df.apply(lambda x: x.amount / currencies[x.currency], axis=1 )