求助：如何基于Dataframe的Currency子串匹配计算Salary_in_INR？

我有一个名为Test的DataFrame，包含Currency和Salary两列，数据如下：

Currency              Salary
SGD: 2.1  lacs (PA)   2.1   
THB: 3.55 lacs (PA)   3.55  
QAR: 3.12 lacs (PA)   3.12  

需要创建Salary_in_INR列，按以下汇率转换为INR薪资：

• 1 SGD = 61.37 INR
• 1 THB = 2.44 INR
• 1 QAR = 22.43 INR

期望输出：

Currency               Salary     Salary_in_INR
SGD:  2.1 lacs (PA)    2.1        128.87  
THB: 3.55 lacs (PA)    3.55         8.66   
QAR: 3.12 lacs (PA)    3.12         9.98    

原有代码的问题 #

CODE 1 #

if 'SGD' in Test['Currency'].values ==True:
    Test['Salary_in_INR'] = Test['Salary'] * 61.37
elif 'THB' in Test['Currency'].values ==True:
    Test['Salary_in_INR'] = Test['Salary'] * 2.44 
else:
    Test['Salary_in_INR'] = Test['Salary'] * 22.43

这段代码逻辑错误：'SGD' in Test['Currency'].values是检查整个列是否存在包含SGD的行，只要有一行满足，就会给所有行统一乘以61.37，无法实现逐行判断货币类型的需求。

CODE 2 #

if Test['Currency'].str.contains('SGD'):
    Test['Salary_in_INR'] = Test['Salary'] * 61.37
elif Test['Currency'].str.contains('THB'):
    Test['Salary_in_INR'] = Test['Salary'] * 2.44
else:
    Test['Salary_in_INR'] = Test['Salary'] * 22.43

Test['Currency'].str.contains('SGD')返回的是布尔Series（每行对应一个True/False），直接放在if条件中会触发ValueError（Python无法将Series当作单个布尔值判断），同样无法完成逐行转换。

正确解决方案 #

方法1：使用np.select（推荐，向量化操作效率高） #

先定义条件列表和对应汇率，再用np.select逐行匹配计算：

import numpy as np

# 定义匹配条件与对应汇率
conditions = [
    Test['Currency'].str.contains('SGD'),
    Test['Currency'].str.contains('THB'),
    Test['Currency'].str.contains('QAR')
]
rates = [61.37, 2.44, 22.43]

# 计算转换后的薪资并保留两位小数
Test['Salary_in_INR'] = np.select(conditions, rates, default=0) * Test['Salary']
Test['Salary_in_INR'] = Test['Salary_in_INR'].round(2)

方法2：提取货币代码后映射汇率 #

先从Currency列提取货币代码，再用字典映射汇率计算：

# 提取冒号前的货币代码并去除空格
Test['Currency_Code'] = Test['Currency'].str.split(':').str[0].str.strip()

# 定义汇率字典
exchange_rates = {'SGD':61.37, 'THB':2.44, 'QAR':22.43}

# 计算转换薪资并保留两位小数
Test['Salary_in_INR'] = Test['Salary'] * Test['Currency_Code'].map(exchange_rates)
Test['Salary_in_INR'] = Test['Salary_in_INR'].round(2)

# 可选：删除临时生成的Currency_Code列
# Test.drop('Currency_Code', axis=1, inplace=True)

方法3：使用apply逐行处理（适合简单场景） #

exchange_rates = {'SGD':61.37, 'THB':2.44, 'QAR':22.43}

def convert_to_inr(row):
    for code, rate in exchange_rates.items():
        if code in row['Currency']:
            return round(row['Salary'] * rate, 2)
    return 0

Test['Salary_in_INR'] = Test.apply(convert_to_inr, axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者RajatKapoor350