用Python数据帧计算利率

我需要计算计算机利率，假设我有这样一个数据帧：

   days
1   10
2   15
3   20

我想得到的是（假设每天利率为1%：

    days   interst rate
1   10     10,46%
2   15     16,10%
3   20     22,02%

我的代码如下：

def inclusao_juros (x):
    dias = df_arrumada_4['Prazo Medio']
    return ((1.0009723)^dias)-1

df_arrumada_4['juros_acumulado'] = df_arrumada_4['Prazo Medio'].apply(inclusao_juros)

我该怎么办？我想你需要：

IIUC

杰兹：

pd.Series（[1.01]*len（df），index=df.index）.pow（df.days，0）.sub（1）

或者使用您的

应用

df.days.apply(lambda x: 1.01**x -1)
Out[697]: 
1    0.104622
2    0.160969
3    0.220190
Name: days, dtype: float64

---

（1.0009723）^dias

没有将

1.0009723

提升到

dias

的力量。输入数据是列

Prazo Medio

？是的，输入是Prazo Medio（翻译是天数）。我需要将1.0009723提升到dias的力量。明白了！numpy是最好的：-）@jezrael pow是索引敏感的，他有从1到3的索引，而不是0到2，如果不重置，结果将有4行，其中两行是NaN@jezrael我认为你的更好：-）自由添加答案；）<代码>df.days.apply（lambda x:1.01**x）-1？@jezrael哈哈，忘了-1:-）

pd.Series([1.01]*len(df)).pow(df.reset_index().days,0).sub(1)
Out[695]: 
0    0.104622
1    0.160969
2    0.220190
dtype: float64

df.days.apply(lambda x: 1.01**x -1)
Out[697]: 
1    0.104622
2    0.160969
3    0.220190
Name: days, dtype: float64