Python Pandas DataFrame通过行迭代并比较两列并应用功能

Question

我有一个带有两个列的数据框：

df:
ix             Col1   Col2
1               11.0  'JPY'
2               51.0  'EUR'
..
1000,000        27.0  'CAD'

我有货币清单l1 = ['JPY','EUR',...,'CAD']我有转换列表l2 = [5.0, 1.0, ..., 0.5]

我也有我创建的功能：

def convert_currency(symbol, amount):
    index_value = list_of_symbols.index(symbol)
    rate = list_of_values[index_value]
    converted = amount * rate
    return converted

，我想应用此功能如下：

for index, row in df.iterrows():
    if row['currency'] != 'GBP':
        row['price_inc'] = convert_currency(row['currency'], row['price_inc'])

但行不通。

基于COL2值将功能应用于COL1值的快速工作解决方案，该功能会摄入COL1值和返回值，以取代Col1值

Answer 1

iiuc您可以使用以下矢量化方法：

源数据集：

In [108]: d1
Out[108]:
   ix  Col1 Col2
0   1  11.0  JPY
1   2  51.0  EUR
2   3  27.0  CAD
In [109]: l1 = ['JPY','EUR','CAD']
In [110]: l2 = [5.0, 1.0, 0.5]

助手"汇率"系列：

In [111]: d2 = pd.Series(l2, l1)
In [112]: d2
Out[112]:
JPY    5.0
EUR    1.0
CAD    0.5
dtype: float64

解决方案：

In [113]: d1.Col1 *= d1.Col2.map(d2)
In [114]: d1
Out[114]:
   ix  Col1 Col2
0   1  55.0  JPY
1   2  51.0  EUR
2   3  13.5  CAD

Answer 2

我不确定我是否完全理解，但是您似乎想将Col1乘以一定的速率，对于不同的Col2值而言，这是不同的。我建议通过使用"应用"功能创建一个名为'RATE'的新列来执行此操作，这是每个Col2行的相应速率。然后，将Col1乘以"速率"是解决方案。这是一些工作代码。我选择在字典中存储col2和速率之间的映射（而在两个列表中进行），但是这个想法是相同的。

df=pd.DataFrame([[11.0,'JPY'],[51.0,'EUR'],[27.0,'CAD']],columns=['Col1','Col2'])
mydict = {'JPY':5.0,'EUR':1.0,'CAD':0.5}
def get_rate(symbol):
    return mydict[symbol]
df['rate'] = df['Col2'].apply(get_rate)
df['price_inc'] = df['Col1'] * df['rate']

Out[87]:
Col1    Col2    rate    price_inc
0   11.0    JPY 5.0 55.0
1   51.0    EUR 1.0 51.0
2   27.0    CAD 0.5 13.5