Python 贷款支付建模-计算内部收益率

处理贷款数据。 我有一个包含以下列的数据框：

df_irr = df1[['id', 'funded_amnt_t', 'Expect_NoPayments','installment']]

贷款ID |供资金额|预期付款次数|固定年金分期付款

我用回归分析估计了付款的数量。 贷款期限为36或60个月

现在我正试图计算预期的内部收益率（irr）

但是我被卡住了

我计划使用

numpy.irr

然而，我从来没有机会使用它——因为我的约会格式不对

我尝试过旋转和重塑功能。不走运

现金流量的时间序列： -列：第0，…，60个月 -行：每个贷款的ID -第0个月的值=-资助金额 -第0-60个月的值：分期付款（如果预期）\付款次数>个月

我的旧Stata代码是：

keep id installment funded_amnt expectednumberofpayments
sort id
expand 61, generate(expand)
bysort id : gen month = _n      
gen cf = 0
replace cf = installment if (expectednumberofpayments+1)>=month
replace cf = funded_amnt*-1 if month==1

---

numpy。irr

是一个错误的公式。该公式适用于不定期付款（例如，第1个月为100美元，第2个月为0美元，第3个月为400美元）。相反，您希望使用

numpy.rate

。我正在对此解决方案的数据进行一些假设：

 import numpy as np
 df_irr['rate'] = np.rate(nper=df_irr['Expect_NoPayments'],
                          pmt=df_irr['installment'],
                          pv=df_irr['funded_amnt_t'])

---

更多信息可以在这里找到。

你的问题是什么？：-）需要重塑/构建数据框架的代码。我现在试过的东西：df_irr2=pd.dataframe（data=df_irr，index='id'，columns='funded_amnt''Expect_NoPayments''instance'）df_irr3=df_irr.groupby（by=df_irr['id']）df_irr.pivot（index='id'，columns='Expect\u NoPayments'，values='instance'）不，不是解决方案。我仍然需要重塑我的数据集。为什么这不是解决方案？你所说的“重塑数据集”是什么意思如果你算一下，

IRR

与付款和

rate

相等，你会得到同样的结果。你能更具体地回答你的问题吗？如果你为这个问题添加了你想要的结果，这可能会很有用。亲爱的@Polkaguy6000我尽了最大的努力写了一个excel文件来解释想要的结果。不，我已经试过了表示范围（0,60）内的i：如果i==0:df_irrT['i']=df_irr[['funded_amnt_t']]如果i