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(不限行业，只是以跨境电商举例)
跨境电商行业，结算或者订单有很多列，从原始数据批量转换的时候，如汇率，有2种常用的方法。
方法1 是把宽表转成长表，即通过逆透视，把多列转成一列作为属性，只对值进行数值操作
方法2 是利用python的库polars很酷的1个功能，按照类型选择，并且支持剔除指定的某列
先看下数据示例
原币数据：
汇率：
注：表格里面的汇率使用动态数组生成的，每次打开都会不一样，可以数值粘贴后变成静态的。
方法1 ：逆透视
import polars as pl path = r”D:\python库polars实现批量转换汇率.xlsx”df_原币数据 = ( pl.read_excel(path,sheet_name='原币数据') .with_row_index('index') .unpivot( index = ['index','国家','币种','SKU','数量'], variable_name='属性', value_name='原币' ) .with_columns( pl.col('原币').cast(pl.Float64) ))df_汇率 = ( pl.read_excel(path,sheet_name='汇率') .with_columns( pl.col('汇率').cast(pl.Float64) ) # 防止通过币种出现多次造成重复 .unique(subset=['币种']))df_人民币 = ( df_原币数据 .join( other=df_汇率, left_on=['币种'], right_on=['币种'], how='left' ) .with_columns( (pl.col('原币') * pl.col('汇率')).alias('人民币') ))# 此处应用2个检查# 检查1 ： 是否有币种没有匹配到 # 检查2 ： 是否匹配重复print(df_人民币)
方法2 ：按照类型选择
import polars as pl import polars.selectors as cs path = r”D:\python库polars实现批量转换汇率.xlsx”df_原币数据 = ( pl.read_excel(path,sheet_name='原币数据') .with_row_index('index'))df_汇率 = ( pl.read_excel(path,sheet_name='汇率') .with_columns( pl.col('汇率').cast(pl.Float64) ) .unique(subset=['币种']))df_人民币 = ( df_原币数据 .join( other=df_汇率, left_on=['币种'], right_on=['币种'], how='left' ) .with_columns( # 保持原有列名，只是数字变成了人民币的 # cs.numeric().exclude('数量','汇率') * pl.col('汇率'), # 新增列，名字可以用后缀 _人民币 (cs.numeric().exclude('数量','汇率') * pl.col('汇率')).name.suffix('_人民币'), ))df_人民币.write_parquet('./df_人民币.parquet')# 此处应用2个检查# 检查1 ： 是否有币种没有匹配到# 检查2 ： 是否匹配重复print(df_人民币)
cs.numeric().exclude('数量','汇率') ，exclude里面把不想转换的都放上。
汇率也可以增加日期列 ， 在join的条件里面增加日期。
.name.suffix('_人民币') ， suffix后面写什么任意 ，也有 prefix作为前缀。
2个检查项：
检查是否有未匹配到的币种，写一个filter(pl.col('汇率').is_null())，然后看结果是否为空，不为空就是存在未匹配到的币种。
检查是否匹配重复，就是对index汇总 ，group_by 之后看每个index的计数（count 或者 len）是否有大于2的，存在的话就说明重复了。
