Python 数据帧货币转换

我的DataFrame有两列：

col1     | col2

20         EUR
31         GBP
5          JPY

我可能有10000行像这样

如何快速将货币转换为英镑本位币

我应该用easymoney吗？ 我知道如何将转换应用于单行，但不知道如何快速遍历所有行

编辑： 我想将某物用作：

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
                                                                                  )

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但是它还不起作用。

加入第三列，列出每种货币的兑换率，加入col2中的货币代码。然后创建一列，其中包含已翻译的金额

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']

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覆盖所述行，类似以下内容

df['col1']=formulas*df['col1']

。我认为没有快速的选择来吸收熊猫的货币比率吗？什么是我有30种不同的货币？你们有汇率吗？哪种形式？我没有。我想我可以使用easymoney。它只对第一个“x”列执行此操作，其中“x”等于dfRate的len。对于所有后续列，它都会执行此操作。您是否在迭代任何一个数据帧？

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