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我希望计算人口普查年份(2011 年、2016 年)之间的复合年增长率，并使用该增长率来推断中间年份的数字。
df_2011.head()
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 100 600
df_2016.head()
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 400 360
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 .3195 -.0971
创建 df_2012
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 131.95 541.74
创建 df_2013
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 174.108 489.137
创建 df_2014
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 229.7355 441.6418
创建 df_2015
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 303.136 398.7584
我厌倦了做以下事情年数纽约州 = 5
当前营业额pt = ?
过去的营业额ppt = ?
m =(pt/ppt)
AGR = 年增长率agr = float((m**1/ny)-1)*100
我厌倦了这样做几个小时，但如果我做不到，我将只引用 excel 中的单元格来计算，遗憾的是......
最佳答案
您可以通过应用公式直接找到 CAGR
cagr = (df2/df)**(1/5) - 1
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 NaN 0.319508 -0.09712
要在 df 之间找到，定义一个函数
f = lambda c: c + c*cagr
并通过使用函数组合调用它来组合它
>>> f(df)
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 NaN 131.950791 541.728271
>>> f(f(df))
Age Census_Tract_001 Census_Tract_002
0 NaN 174.110113 489.115866
关于python - 涉及两个不同数据帧之间的复合增长率的棘手情况，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52338342/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！