Python如何在国家与日期匹配时，用金额除以对应汇率计算EUR_amount

解决方案 #

你可以通过pandas透视表功能快速实现计算，逻辑直观适合新手，完整可运行代码如下：

import pandas as pd

# 示例输入数据
df = pd.DataFrame({
    'country_code':['EU','UK','US','EU','UK','US','EU','UK','US','EU','UK','US','EU','UK','US','EU','UK','US'],
    'date':['2019-03','2019-03','2019-03','2019-04','2019-04','2019-04','2019-05','2019-05','2019-05','2019-03','2019-03','2019-03','2019-04','2019-04','2019-04','2019-05','2019-05','2019-05'],
    'item':['exposure','exposure','exposure','exposure','exposure','exposure','exposure','exposure','exposure','FX-rate','FX-rate','FX-rate','FX-rate','FX-rate','FX-rate','FX-rate','FX-rate','FX-rate'],
    'value':[15000,9000,13000,16500,8750,17000,17000,7999,25000,1.00,1.25,0.90,1,1.23,0.93,1.00,1.24,0.95]
})

# 1. 长表转宽表，将同一国家、同一日期的金额、汇率放在同一行
df_wide = df.pivot(
    index=['country_code', 'date'], # 匹配维度：国家+日期
    columns='item', # 要拆分的指标列
    values='value' # 指标对应的数值
).reset_index()

# 2. 直接计算欧元计价金额
df_wide['EUR_amount'] = df_wide['exposure'] / df_wide['FX-rate']

# 输出结果
print(df_wide)

运行后输出的宽表结构如下，每行对应唯一的国家+日期组合，自带计算好的欧元金额：

如果你需要保留原始的长表结构，只给金额行添加计算结果，可以用下面的方法：

# 构造国家+日期对应汇率的映射表
rate_dict = df[df['item'] == 'FX-rate'].set_index(['country_code', 'date'])['value'].to_dict()

# 匹配汇率计算欧元金额，仅填充到金额行
df.loc[df['item'] == 'exposure', 'EUR_amount'] = df.loc[df['item'] == 'exposure'].apply(
    lambda row: row['value'] / rate_dict[(row['country_code'], row['date'])],
    axis=1
)

print(df)

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