Python/Pandas-带利息的累计金额

试图对大熊猫做一些预测。我有一个每月付款的收入计划，我想做一个总收入的累计-我可以用

.cumsum（）

来做这件事但是我想增加5%的pa利息/增长因素。

示例df：

Month   Payment
2018-01  1000
2018-02  2000
2018-03   500
2018-04  1000
2018-05     0
2018-06     0

我想输出：

Month   Payment CumSum with Growth
2018-01  1000    1000
2018-02  2000    3005 (previous cumsum) * growth + 2000
2018-03   500    3510 (previous cumsum) * growth + 500
2018-04  1000    4510 (previous cumsum) * growth + 1000
2018-05     0    4515
2018-06     0    4520

• 很高兴在熊猫之外做这件事，如果必要的话，可以转换回来
• df很小-速度在这里是非常次要的问题。也许会为循环解决方案打开raw

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假设增长恒定：

growth = 0.05/12
df['aux'] = df['Payment']*(1+growth)
df.loc[0,'aux'] = df.loc[0,'Payment']
df['cumsum'] = df['aux'].cumsum()
df = df.drop('aux', axis = 1)

输出

    Month  Payment       cumsum
0  2018-01     1000  1000.000000
1  2018-02     2000  3008.333333
2  2018-03      500  3510.416667
3  2018-04     1000  4514.583333
4  2018-05        0  4514.583333
5  2018-06        0  4514.583333

下面是一个快速尝试：

def interest(data, rate):
    #turn yearly to monthly rate
    monthly = rate/12.0
    #hole output
    out = np.zeros_like(data, dtype = float)
    #initial deposit
    out[0] = data[0]
    for i in range(1, len(data)):
        #t+1 = t*(1+monthly) + deposit
        out[i] = out[i - 1]*(1+monthly)+ data[i]
    return out

它应按预期工作：

x = pd.DataFrame({'amount':[1000,2000,500, 1000,0,0]})
interest(x.amount, 0.05)

array([1000.        , 3004.16666667, 3516.68402778, 4531.33687789,
       4550.21744822, 4569.17668759])

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2018-08年度的cumsum不应该是3k吗？另外，它是prev*（1+增长）而不是prev*增长，不是吗？是的，从技术上讲是正确的，但我假设我们添加了1，答案对你有用吗？