如何将方法获取的代币价格列添加至现有Exchange DataFrame？

没问题，我来教你怎么搞定这个批量添加价格列的需求！咱们一步步来：

1. 先明确前提 #

首先得确认你的Exchange DataFrame里有一列存储了符合san模块要求的代币标识符（比如像例子里的huobi-token这种格式，可能你的列名叫slug或者symbol，下面代码里我用token_slug指代，你记得换成自己的列名哈）。

2. 定义批量获取价格的函数 #

先写一个可以获取单个代币价格的函数，还得处理获取失败的情况，避免整个程序崩掉：

import san

def get_token_price(token_slug, from_date="2018-06-01", to_date="2018-06-05"):
    try:
        # 调用san.get获取指定日期区间的价格数据
        price_df = san.get(f"prices/{token_slug}", from_date=from_date, to_date=to_date, interval="1d")
        # 这里可以根据你的需求返回价格：比如取最后一天的收盘价，或者区间均价
        # 示例里取最后一天的价格（假设返回的DataFrame里价格列叫'price'）
        if not price_df.empty:
            return price_df.iloc[-1]["price"]
        else:
            # 如果没有返回数据，返回None（后续会显示为NaN）
            return None
    except Exception as e:
        # 捕获异常并打印，方便排查问题
        print(f"获取代币 {token_slug} 价格失败：{str(e)}")
        return None

3. 批量应用函数并添加新列 #

用apply方法把函数批量应用到每个代币的标识符上，然后把结果作为新列添加到Exchange DataFrame末尾：

# 先筛选出交易所代币（你已经写好的代码）
Exchange = df[df["marketSegment"] == "Exchange"]

# 批量生成价格列，替换成你实际的代币标识符列名（比如'token_slug'）
Exchange["token_price"] = Exchange["token_slug"].apply(get_token_price)

# 如果需要自定义日期参数，可以用lambda传递：
# Exchange["token_price"] = Exchange["token_slug"].apply(lambda x: get_token_price(x, from_date="2018-06-01", to_date="2018-06-05"))

4. 优化提示（可选） #

如果你的代币数量很多，apply可能有点慢，可以用swifter库来加速（需要先安装：pip install swifter）：

import swifter

Exchange["token_price"] = Exchange["token_slug"].swifter.apply(get_token_price)

这样就能轻松批量给所有交易所代币添加上对应日期区间的价格啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1081544