python - 使用查找值创建新的 pandas 数据框

Question

我有一个 pandas DataFrame，其中包含如下所示的股票:

    Name                Ticker        Currency
0   TOTAL SA            FP FP         EUR
1   APPLE INC           AAPL US       USD
2   ALPHABET INC-CL A   GOOGL US      USD

我有另一个包含价格:

             AAPL US   FP FP    GOOGL US
Date
2018-08-01   200.0000  55.0000  1235.0000     
2018-08-02   201.0000  56.0000  1236.0000
2018-08-03   202.0000  57.0000  1237.0000

另一个包含 FX:

             EUR        USD
Date
2018-08-01   1.1300     1.3000  
2018-08-02   1.1400     1.3100
2018-08-03   1.1500     1.3200

我想创建一个新的 DataFrame，其列与包含外汇汇率的价格列相同。我想通过使用股票 DataFrame 的货币列作为查找并从 FX DataFrame 中选择正确的值来做到这一点，所以我得到这样的东西:

             AAPL US   FP FP    GOOGL US
Date
2018-08-01   1.3000    1.1300   1.3000    
2018-08-02   1.3100    1.1400   1.3100
2018-08-03   1.3200    1.1500   1.3200

我似乎无法找到允许我执行此操作的正确函数。

Answer 1

假设您从 3 个数据框开始:stocks、prices 和 fx。然后您可以使用 pd.DataFrame.loc具有一系列映射:-

# create mapping from ticker to currency
s = stocks.set_index('Ticker')['Currency']

# reindex fx with data from prices, then rename columns
res = fx.loc[prices.index, prices.columns.map(s)]\
        .set_axis(prices.columns, axis=1, inplace=False)

print(res)

            AAPL US  FP FP  GOOGL US
2018-08-01     1.30   1.13      1.30
2018-08-02     1.31   1.14      1.31
2018-08-03     1.32   1.15      1.32