Python如何按规则转换DataFrame指定列的字符串值

你处理的是标准3位ISO货币码拼接的6位货币对翻转需求，直接用pandas内置的字符串切片处理即可，逻辑简单、执行效率高，不会出现匹配错误。

• 核心逻辑：所有符合格式的货币对都是前3位为基准货币、后3位为计价货币，你需要的转换效果等价于把字符串后3位移动到最前面，和前3位交换位置即可。

全量转换（所有货币对统一翻转） #

如果需要对CCY列所有值做前后3位交换，直接用如下代码：

import pandas as pd

# 构造原始样例数据
df = pd.DataFrame({
    'CCY': ['GBPUSD', 'EURUSD', 'CNYUSD']
})

# 核心转换逻辑：取字符串后3位拼接前3位
df['CCY'] = df['CCY'].str[-3:] + df['CCY'].str[:3]

执行后打印df即可得到目标结果：

CCY
0  USDGBP
1  USDEUR
2  USDCNY

定向转换（仅后缀为USD的货币对翻转） #

如果后续数据里存在非USD计价的货币对（比如EURGBP、GBPJPY这类）不需要翻转，可以加一层筛选判断，只处理后3位是USD的条目：

# 筛选出所有后缀为USD的行
usd_pair_mask = df['CCY'].str.endswith('USD')
# 仅对符合条件的行做转换
df.loc[usd_pair_mask, 'CCY'] = 'USD' + df.loc[usd_pair_mask, 'CCY'].str[:3]

注意：以上方法仅适用于标准3位货币码拼接的6位货币对场景，如果存在非标准长度的货币代码（比如长度不为3的加密货币代码），需要先根据固定分隔符或者货币码映射表做拆分再拼接。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naituil