я есть DataFrame с непредсказуемыми денежными потоками и непредсказуемой продолжительностью периода, и мне нужно сгенерировать обратный IRR.

Делать это в Excel довольно просто, используя решатель, задаваясь вопросом, есть ли хороший способ осуществить это в Python. (Я думаю, что я мог бы использовать openpyxl, чтобы заставить решатель работать в Excel из python, но это кажется излишне громоздким).

Проблема довольно проста:

NPV денежного потока = ((cash_flow) / (1 + IRR) ^ years_ago)

ЦЕЛЬ: Найти IRR, где SUM (NPV) = 0

Мой фрейм данных выглядит примерно так:

cash_flow    |years_ago
-----------------------
-3.60837e+06 |4.09167    
31462        |4.09167    
1.05956e+06  |3.63333    
-1.32718e+06 |3.28056    
-4.46554e+06 |3.03889    

Кажется, что другие калькуляторы IRR (такие как numpy.irr) предполагают строгие ограничения периода (каждые 3 месяца, 1 год и т. Д.), Которые не будут работать. Другой вариант - это итеративный маршрут, где я постоянно угадываю, проверяю и повторяю, но похоже, что это неправильный способ решения этой проблемы. В идеале я ищу что-то, что могло бы сделать это:

irr = calc_irr((cash_flow1,years_ago1),(cash_flow2,years_ago2),etc)

РЕДАКТИРОВАТЬ: Вот код, из которого я запускаю проблему. У меня есть список транзакций, и я решил создать временные таблицы по идентификатору.

for id in df_tran.id.unique():
   temp_df = df_tran[df_tran.id == id] 

   cash_flow = temp_df.cash_flows.values
   years = temp_df.years.values

   print(id, cash_flow)
   print(years)
#irr_calc = irr(cfs=cash_flow, yrs=years,x0=0.100000)
#print(sid, irr_calc)

где df_tran (на котором основан temp_df) выглядит так:

    cash_flow       |years     |id
0   -3.60837e+06     4.09167    978237
1   31462            4.09167    978237
4   1.05956e+06      3.63333    978237
6   -1.32718e+06     3.28056    978237
8   -4.46554e+06     3.03889    978237
10  -3.16163e+06     2.81944    978237
12  -5.07288e+06     2.58889    978237
14  268833           2.46667    978237
17  -4.74703e+06     1.79167    978237
20  -964987          1.40556    978237
22  -142920          1.12222    978237
24  163894           0.947222   978237
26  -2.2064e+06      0.655556   978237
27  1.23804e+06      0.566667   978237
29  180655           0.430556   978237
30  -85297           0.336111   978237
34  -2.3529e+07      0.758333   1329483
36  21935            0.636111   1329483
38  -3.55067e+06     0.366667   1329483
41  -4e+06           4.14167    1365051

temp_df выглядит идентично df_tran, за исключением того, что он содержит транзакции только для одного идентификатора.