计算 pandas 数据帧中频率不一致的 numpy IRR

Question

我的问题不是关于如何计算 IRR（return 的内部利率），而是给出类似于下面的数据集，如何最好地计算 IRR 当样本量急剧增加时，无需等待几个月的结果。

我正在使用 np.irr function

数据示例

import pandas as pd
import numpy as np

date_list =['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04','2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-14','2018-01-21', '2018-01-31','2018-02-08', '2018-02-28']
ids_list = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
flows_list = [ -10, 2, 2, 10, -50, 25, 20, 20, -100, 0,  3, 150]
df = pd.DataFrame(list(zip(date_list,ids_list,flows_list)), columns=['Date','ID','Flow'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'],format='%Y-%m-%d')

产生以下数据集

In [144]: df
Out[144]:
         Date  ID  Flow
0  2018-01-01   1   -10
1  2018-01-02   1     2
2  2018-01-03   1     2
3  2018-01-04   1    10
4  2018-01-05   2   -50
5  2018-01-06   2    25
6  2018-01-07   2    20
7  2018-01-14   2    20
8  2018-01-21   3  -100
9  2018-01-31   3     0
10 2018-02-08   3     3
11 2018-02-28   3   150

数据说明

Date是现金流入或流出的日期
ID本质上是每笔投资的唯一ID。
Flow是那笔ID（投资）的现金流。
我需要使用每日频率作为np.irr

如果我做一个简单的pandas.groupby

In [145]: df.groupby(['ID'])['Flow'].agg(np.irr)
Out[145]:
ID
1    0.141962
2    0.150155
3    0.153450
Name: Flow, dtype: float64

所以对于 ID 1，np.irr returned 是有意义的，因为我的频率是一致的。

但是，对于其余部分，您会看到日期不是按天等间隔的。

'Manually' 计算 ID 3 np.irr 的示例

df.loc[df.ID ==3]['Date'].apply(lambda x: (x - min(df.loc[df.ID ==3]['Date'])).days)

8      0
9     10
10    18
11    38
Name: Date, dtype: int64

从上面可以看出，每笔现金流都发生在开始、10 日、18 日和最后 38 日。

cfs = np.zeros(39)
cfs[[0,10,18,38]] = df.loc[df.ID ==3]['Flow'].values

np.irr(cfs)

这会产生实际 np.irr for ID 3:

Out[155]: 0.011386397119650837

所以我的问题是：

How to calculate np.irr across a pandas.DataFrame where the cashflow frequencies are inconsistent in an optimal manner ?

Answer 1

这似乎是我能找到的最最佳和最准确的方法。避免 for 循环！！

加载示例数据

import pandas as pd
import numpy as np

date_list =['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04','2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-14','2018-01-21', '2018-01-31','2018-02-08', '2018-02-28']
ids_list = [1,1,1,1,2,2,2,2,3,3,3,3]
flows_list = [ -10, 2, 2, 10, -50, 25, 20, 20, -100, 0,  3, 150]
df = pd.DataFrame(list(zip(date_list,ids_list,flows_list)), columns=['Date','ID','Flow'])
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'],format='%Y-%m-%d')

重新索引数据框以包括 0 的现金流量

def reindex_by_date_and_fill(df,groupby_column='ID',value_column='Flow'):
    dates = pd.date_range(df.index.min(), df.index.max())
    return pd.concat([df.reindex(dates)[groupby_column].ffill(),df.reindex(dates,fill_value=0)[value_column]],axis=1)

df_test = df.set_index(['Date']).groupby(['ID'],as_index=False).apply(reindex_by_date_and_fill).reset_index(0,drop=True)

我从以下两个帖子中得到了这个想法：

Add missing dates to pandas dataframe

基本上它会填补缺失的天数并将现金流填充为零。这使您能够获得每项投资的每日频率，同时仍保持现金流的偿还期。

In [54]: df_test.head(10)
Out[54]:
             ID  Flow
2018-01-01  1.0   -10
2018-01-02  1.0     2
2018-01-03  1.0     2
2018-01-04  1.0    10
2018-01-05  2.0   -50
2018-01-06  2.0    25
2018-01-07  2.0    20
2018-01-08  2.0     0
2018-01-09  2.0     0
2018-01-10  2.0     0

This Allows you then to use groupby

In [60]: df_test.groupby(['ID'])['Flow'].agg(np.irr)
Out[60]:
ID
1.0    0.141962
2.0    0.082212
3.0    0.011386
Name: Flow, dtype: float64

计算 pandas 数据帧中频率不一致的 numpy IRR

calcualte numpy IRR with inconsistent frequencies across pandas data frame

python

numpy

pandas

irr

pandas-groupby

数据示例

所以我的问题是：