如何在不使用 python 循环的情况下检测和转换列值的单位？答案

【问题标题】：How to detect and convert units of column values without using python loop?如何在不使用 python 循环的情况下检测和转换列值的单位？
【发布时间】：2020-04-13 16:55:23
【问题描述】：

据我所知，Python 循环很慢，因此最好使用 pandas 内置函数。

在我的问题中，一列会有不同的货币，我需要将它们转换为美元。如何使用 pandas 内置函数检测它们并将其转换为美元？

我的专栏如下：

100Dollar
200Dollar
100Euro
300Euro
184pounds
150pounds
10rupee
30rupee

注意：金额和货币名称在同一列。

注意：兑换汇率 w.r.t 美元{欧元：1.2，英镑：1.3，卢比：0.05}

注意：货币枚举为 ['Euro', 'Dollar', 'Pounds', 'Rupee']

【问题讨论】：

我们需要一个转换/汇率才能做到这一点。
要么你需要有标准的货币术语：EUR、INR、USD 等等，否则你必须给我们一些映射来做到这一点

标签： python pandas data-science data-cleaning data-profiling

【解决方案1】：

将Series.str.extract 与正则表达式一起使用，将正确的值添加到新列中。然后将exchange_rate映射到Currency列，计算Amount dollars：

df[['Amount', 'Currency']] = df['column'].str.extract(r'(\d+)(\D+)')

exchange_rate = {'Euro': 1.2, 'pounds': 1.3, 'rupee': 0.05}
df['Amount_dollar'] = pd.to_numeric(df['Amount']) * df['Currency'].map(exchange_rate).fillna(1) 

      column  Amount Currency  Amount_dollar
0  100Dollar     100   Dollar         100.00
1  200Dollar     200   Dollar         200.00
2    100Euro     100     Euro         120.00
3    300Euro     300     Euro         360.00
4  184pounds     184   pounds         239.20
5  150pounds     150   pounds         195.00
6    10rupee      10    rupee           0.50
7    30rupee      30    rupee           1.50

【讨论】：

我明白你的意思，但我认为 OP 只是举了一个汇率的例子。通常，当您拥有财务数据时，数据库中的某处会存储一个“汇率表”，其中存储了所有货币的每日汇率。至少这是我的经验。我看到了您提供的软件包，这很好，但是在处理财务数据时，很难让监管机构相信您使用了开源软件包进行货币转换。虽然这些包在大多数情况下更准确。

【解决方案2】：

我会建议使用CurrencyConverter 包（用谷歌测试的准确性）类似于以下内容：

from currency_converter import CurrencyConverter
c = CurrencyConverter()
d={'Dollar':'USD','Euro':'EUR','pounds':'GBP','rupee':'INR'} #mapping dict

m=pd.DataFrame(df['column'].replace(d,regex=True).str.findall(r'(\d+|\D+)').tolist())
new_df=df.assign(USD_VALUE=[c.convert(a,b,'USD') for a,b in zip(m[0],m[1])])

      column   USD_VALUE
0  100Dollar  100.000000
1  200Dollar  200.000000
2    100Euro  110.770000
3    300Euro  332.310000
4  184pounds  242.428366
5  150pounds  197.631820
6    10rupee    0.140999
7    30rupee    0.422996

【讨论】：

从来不知道这个包。谢谢，很好的实现。 +1