您可以使用scipy.optimize.fsolve：
给定初始估计值，返回由func（x）= 0定义的（非线性）方程的根。
首先定义将成为func参数的函数fsolve。由于您的内部收益率，现金流量和年数，这是净现值。（使用NumPy矢量化。）
import numpy as np
def npv(irr, cfs, yrs):
return np.sum(cfs / (1. + irr) ** yrs)
一个例子：
cash_flow = np.array([-2., .5, .75, 1.35])
years = np.arange(4)
# A guess
print(npv(irr=0.10, cfs=cash_flow, yrs=years))
0.0886551465064
现在使用fsolve：
from scipy.optimize import fsolve
def irr(cfs, yrs, x0):
return np.asscalar(fsolve(npv, x0=x0, args=(cfs, yrs)))
您的内部收益率是：
print(irr(cfs=cash_flow, yrs=years, x0=0.10))
0.12129650313214262
您可以确认这使您的NPV为0：
res = irr(cfs=cash_flow, yrs=years, x0=0.10)
print(np.allclose(npv(res, cash_flow, years), 0.))
True
所有代码一起：
import numpy as np
from scipy.optimize import fsolve
def npv(irr, cfs, yrs):
return np.sum(cfs / (1. + irr) ** yrs)
def irr(cfs, yrs, x0, **kwargs):
return np.asscalar(fsolve(npv, x0=x0, args=(cfs, yrs), **kwargs))
为了使其与您的熊猫示例兼容，只需使用
cash_flow = df.cash_flow.values
years = df.years_ago.values
更新：您的问题中的值似乎有点荒谬（如果IRR甚至存在，您的IRR将会是一个天文数字），但是这是您的运行方式：
cash_flow = np.array([-3.60837e+06, 31462, 1.05956e+06, -1.32718e+06, -4.46554e+06])
years_ago = np.array([4.09167, 4.09167, 3.63333, 3.28056, 3.03889])
print(irr(cash_flow, years_ago, x0=0.10, maxfev=10000))
1.3977721900669127e+82
第二次更新：您的代码中有一些次要的错别字，您的实际$流量和计时结果对无意义的IRR起作用，但是下面是您要执行的操作。例如，请注意您有一个ID，其中包含一个负交易，即负无限IRR。
for i, df in df_tran.groupby('id'):
cash_flow = df.cash_flow.values
years = df.years.values
print('id:', i, 'irr:', irr(cash_flow, years, x0=0.))
id: 978237 irr: 347.8254979851405
id: 1329483 irr: 3.2921314448062817e+114
id: 1365051 irr: 1.0444951674872467e+25
602392714
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