Python3 Pandas -转换并返回一系列新的价格列

Python3 Pandas是一个强大的数据处理和分析工具，它提供了丰富的函数和方法来处理和转换数据。在处理价格数据时，可以使用Pandas来转换并返回一系列新的价格列。

首先，我们需要导入Pandas库并读取包含价格数据的数据集。假设我们有一个名为"df"的数据框，其中包含了一个名为"price"的价格列。

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv("data.csv")

接下来，我们可以使用Pandas的apply方法来创建新的价格列。假设我们想要将价格列转换为美元、欧元和人民币三种不同的货币。

# 定义转换函数
def convert_to_usd(price):
    return price * 0.13  # 假设汇率为1美元=0.13人民币

def convert_to_eur(price):
    return price * 0.11  # 假设汇率为1欧元=0.11人民币

# 创建新的价格列
df['price_usd'] = df['price'].apply(convert_to_usd)
df['price_eur'] = df['price'].apply(convert_to_eur)

现在，我们已经成功地创建了两个新的价格列"price_usd"和"price_eur"，它们分别表示了将价格转换为美元和欧元后的值。

除了转换货币，我们还可以使用Pandas进行其他类型的价格转换，例如将价格按照一定的比例进行调整或者将价格四舍五入到指定的小数位数。

在实际应用中，Pandas的价格转换功能可以广泛应用于金融、电商、物流等领域。例如，在电商领域，可以使用Pandas将商品价格转换为不同的货币，以便在全球范围内进行定价和销售。

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