如何借助汇率表将多币种股票价格转换为CHF基准币种？

现有数据结构 #

股票价格数据（stock_data） #

生成代码：

import pandas as pd
import numpy as np

stock_data = pd.DataFrame(np.random.rand(5,4)*100, index=pd.date_range(start='1/1/2022', periods=5),columns = "A B C D".split())

数据输出：

A          B          C          D
2022-01-01  50.499862  65.011650  91.563112  45.107004
2022-01-02  53.218393  86.534942  54.575897  28.154673
2022-01-03  96.827564  49.782633  19.894127  47.529094
2022-01-04  18.226396  27.908952  67.141263  66.101363
2022-01-05   1.061750  29.833253  94.161190  85.542529

股票币种映射（currency_list） #

生成代码：

currency_list=pd.Series(['USD','CAD','EUR','CHF'], index="A B C D".split())

数据输出：

A    USD
B    CAD
C    EUR
D    CHF
dtype: object

汇率数据（forex_data） #

生成代码：

forex_data=pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), index=pd.date_range(start='1/1/2022', periods=5),columns = "USD CAD EUR".split())

数据输出：

USD       CAD       EUR
2022-01-01  0.194238  0.996759  0.900205
2022-01-02  0.366476  0.054540  0.474838
2022-01-03  0.709269  0.723097  0.655717
2022-01-04  0.557701  0.878100  0.824146
2022-01-05  0.865796  0.432785  0.222463

转换实现步骤 #

• 为汇率数据添加CHF列，值设为1（CHF作为基准币种，自身汇率为1）
• 根据currency_list的映射，将stock_data的每一列与forex_data中对应币种的汇率列匹配
• 使用mul方法按元素相乘，完成转换

完整代码 #

# 添加CHF汇率列
forex_data['CHF'] = 1.0

# 根据币种映射，获取每只股票对应的汇率列并对齐列名
exchange_rates = forex_data.loc[:, currency_list.values]
exchange_rates.columns = currency_list.index

# 执行转换
stock_data_chf = stock_data.mul(exchange_rates, axis=0)

转换结果示例 #

A          B          C          D
2022-01-01   9.8090  64.801000  82.425600  45.107004
2022-01-02  19.5030   4.720000  25.914000  28.154673
2022-01-03  68.6770  36.007000  13.045000  47.529094
2022-01-04  10.1650  24.506000  55.334000  66.101363
2022-01-05   0.9190  12.912000  20.947000  85.542529

（注：结果保留两位小数以简化展示，实际计算为精确值）

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