熊猫数据帧的货币转换

我有两列数据帧：熊猫数据帧的货币转换

col1  | col2 

20   EUR 
31   GBP 
5   JPY

我可以有10000行这样

如何做到快速的货币转换为基础货币是GBP？

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

编辑：我想申请某事物：

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 
                       )

，但它并没有正常工作。

来源

2017-09-14 BlueDog

覆盖该所述行，像这样'DF [ 'COL1'] =公式* DF [ 'COL1']'。我认为 – deaspo

有没有快速的选择，以熊猫摄入货币比率？我有什么30差异货币？ – BlueDog

你有汇率和在哪种形式？ – MaxU

加入第三列，每种货币的兑换率加入col2中的货币代码。然后创建一个包含已转换金额的列。

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']

来源

2017-09-14 21:40:35 Dan

它只为第一个'x'列'x'等于dfRate的len。 – BlueDog

它输入的所有后面的列NaN – BlueDog

您是否遍历任一数据框？ – Dan

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

来源

2017-09-14 23:17:04

熊猫数据帧的货币转换

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