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统一货币

在本练习以及整章内容中，您将使用存放在 banking DataFrame 中的一份零售银行数据集。 该数据集包含从美国与欧洲分行汇总的账户余额（acct_amount）、货币（acct_cur）、投资金额（inv_amount）、开户日期（account_opened）以及最近交易日期（last_transaction）。

您的任务是了解平均账户规模，以及不同账户规模下的投资差异。但要准确完成分析，首先需要将金额统一为美元。pandas 库已以 pd 导入，banking DataFrame 已在您的环境中。

本练习是课程的一部分

Python 数据清洗

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练习说明

  • 找到 banking 中 acct_cur 等于 'euro' 的行，并将其存入变量 acct_eu。
  • 找到 banking 中 acct_amount 满足 acct_eu 条件的所有行，将其乘以 1.1 转换为 USD。
  • 找到 banking 中 acct_cur 满足 acct_eu 条件的所有行，将其设为 'dollar'。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Find values of acct_cur that are equal to 'euro'
acct_eu = banking['____'] == '____'

# Convert acct_amount where it is in euro to dollars
banking.loc[____, '____'] = banking.loc[____, '____'] * ____

# Unify acct_cur column by changing 'euro' values to 'dollar'
banking.loc[____, '____'] = ____

# Assert that only dollar currency remains
assert banking['acct_cur'].unique() == 'dollar'
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