Python 我如何在没有应用程序的情况下乘以列的值？

我正在尝试将数据集中某列中的每个值（例如100-120美元）转换为美元（有许多不同的货币，如欧元等），因此根据它们的货币，我需要使用相应的转换率进行转换。 我的输入文件如下所示：

d = {'location': ['US', 'UK'], 'price': ['USD10-20', 'GBP10-20']}
df = pd.DataFrame(data=d)

地点|价格

10-20美元

英国| 10-20英镑

等等

我试过这个：

def convertCurrency(price):
    c=CurrencyConverter()
    currency= price[0:3]
    numbers=re.findall(r'\d+',price)
    lowerbound= re.findall(r'\d+',price)[0]
    res=""
    upperbound='x'
    if currency=='USD':
        return price
    if len(numbers)>1:
        upperbound=numbers[1]
    first=int(c.convert(int(lowerbound),price,"USD"))
    if upperbound != 'x':
        second=int(c.convert(int(upperbound),price,"USD"))
        res=''+currency+str(first)+"-"+str(second)
    else:
        res = '' + currency + str(first)
    return res

用apply来称呼它

df['price'] = df.apply(lambda row: convertCurrency(row.price), axis=1)

但这需要的时间太长了。 我也试过：

df['price'] = convertCurrency(df['price'])

但这将抛出一个错误，因为函数获取的是一个series对象而不是字符串。我必须改变什么，或者有其他方法吗？ 我期望的结果是

地点|价格

10-20美元

英国| 14-28美元

让我们尝试使用获得可用值，然后在轴1上：

将熊猫作为pd导入
从货币转换器导入货币转换器
d={'location'：['US'，'UK'，'price'：['USD10-20'，'GBP10-20']}
df=pd.DataFrame（数据=d）
c=电流转换器（）
#提取值
df['currency'，'v1'，'v2']=df['price'].str.extract（r'（\w{3}）（\d+）-（\d+），
expand=True）
#非美元货币的面具
m=df[‘货币’].ne（‘美元’）
#如果不是美元，则替换价格
df.loc[m，'价格']=df[m]。应用(
兰姆达s:f'美元'
f'{int（c.convert（int（s.v1），s.currency，“USD”）}
f'-'
f'{int（c.convert（int（s.v2），s.currency，“USD”））}，
轴=1
)
#删除添加的列
df=df.drop（列=['currency'，'v1'，'v2']）
打印（df）

输出：

location price 0 US USD10-20 1 UK USD13-27 位置价格 0美元10-20美元 1英国13-27美元

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请添加示例输入/输出df请将数据的一小部分作为可复制的代码段包括在内，该代码段可用于测试以及预期的输出。看，还有。好的，我试着给你提供一个小例子，你能试着

打印（[x.upper（）+'|'+y代表x，y在zip中（d['location']，d['price']））]

并确认这是否是你想要的吗？不，我需要为列中的每个值调用convert函数。。。