如何将DataFrame列中的字符串替换为另一DataFrame匹配的浮点数值？

方法1：用map直接替换（最简洁高效） #

先把fx_df转换成货币对-汇率的映射字典，再直接覆盖原列，一步完成替换：

# 构建货币到对应汇率的字典
fx_map = fx_df.set_index('FX_Pairs')['FX_Rate'].to_dict()

# 直接替换df_df的FX_Rate列
df_df['FX_Rate'] = df_df['FX_Rate'].map(fx_map)

执行后df_df的FX_Rate列会直接变成对应的浮点数值，不会产生多余列。

方法2：基于你已用的merge改造 #

如果想沿用merge的思路，可以在合并后清理列名、删除冗余列：

# 合并时指定左表FX_Rate与右表FX_Pairs匹配
merged_df = df_df.merge(fx_df, left_on='FX_Rate', right_on='FX_Pairs', how='left')
# 删除原字符串列和多余的FX_Pairs列
merged_df = merged_df.drop(columns=['FX_Rate_x', 'FX_Pairs'])
# 将新汇率列重命名回原列名
merged_df = merged_df.rename(columns={'FX_Rate_y': 'FX_Rate'})

不过这种方法步骤繁琐，不如map直接高效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者felix_sdl