python计算增长率函数_python – 基于增长率优化值的迭代计算

这是我的数据帧：

Date A new_growth_rate

2011/01/01 100

2011/02/01 101

2012/01/01 120 0.035

2012/02/01 121 0.035

2013/01/01 131 0.036

2013/01/01 133 0.038

这就是我需要的：

Date A new_growth_rate

2011/01/01 100

2011/02/01 101

2012/01/01 103.62 .035 A=100/(1-0.035)

2012/02/01 104.66 .035 A=101/(1-0.035)

2013/01/01 107.49 .036 A=103.62/(1-0.036)

2013/02/01 108.68 .038 A=104.66/(1-0.038)

我需要根据每列的增长率计算价值

我有一个包含400列的数据框及其相应的增长率.

我使用以下公式计算增长率:(一年的价值)*(当前1个月的增长率).此计算值将用于获取明年的值等等.像这样,我有400列及其相应的增长率.时间序列有30年的数据

目前我使用2 for循环1获取每列,然后第二次迭代每列的时间段并获得在之前for循环中计算的值.超过500行和400列数据集需要几个小时.还有更好的方法吗？`

我的代码段如下：

grpby = dataframe中的列列表

df_new=pd.DataFrame()

for i,row in grpby.iterrows():

df_csr=grwth.loc[(grwth['A']==row['A'])].copy()

a = pd.to_datetime("2011-12-01",format='%Y-%m-%d')

b = a

while b

b=b+relativedelta.relativedelta(months=1)

val= df_csr.loc[df_csr['Date']==(b+relativedelta.relativedelta(months=-12))].copy()

val2=val.get_value(val.index[0],'Val')

grwth_r=df_csr.loc[df_csr['date']==b]['new_growth_rate'].copy()

grwth_r2=grwth_r.get_value(grwth_r.index[0],'new_growth_rate')

df_csr.loc[df_csr['Date']==b,'Val']=val2/(1-grwth_r2)

df_new=pd.concat([df_new,df_csr])

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