使用pandas对多个映射的货币列进行操作

，可以通过使用pandas的map函数来实现。map函数可以根据一个字典或者一个Series对象将一列中的值进行映射转换。

首先，我们需要创建一个字典，将每个货币与其对应的汇率进行映射。例如，我们可以创建一个名为exchange_rate的字典，将美元、欧元和人民币与对应的汇率进行映射：

exchange_rate = {'美元': 6.4, '欧元': 7.8, '人民币': 1}

接下来，假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含了一个名为货币的列，表示不同的货币类型。我们可以使用map函数将货币列中的值根据exchange_rate字典进行映射转换：

df['汇率'] = df['货币'].map(exchange_rate)

上述代码将会在df中创建一个名为汇率的新列，其中的值是根据货币列中的值通过exchange_rate字典进行映射转换得到的。

除了使用字典进行映射转换外，我们还可以使用一个Series对象来进行映射转换。例如，我们可以创建一个名为exchange_rate_series的Series对象，将货币类型作为索引，对应的汇率作为值：

exchange_rate_series = pd.Series([6.4, 7.8, 1], index=['美元', '欧元', '人民币'])

然后，我们可以使用map函数将货币列中的值根据exchange_rate_series进行映射转换：

df['汇率'] = df['货币'].map(exchange_rate_series)

通过上述操作，我们可以将多个映射的货币列进行操作，将货币类型转换为对应的汇率值，并将结果存储在一个新的列中。

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