在pandas数据框中逐行计算CAGR？

在pandas数据框中逐行计算CAGR（Compound Annual Growth Rate）可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库，并且已经创建了一个包含需要计算CAGR的数据的数据框。
2. 创建一个新的列来存储计算后的CAGR值。可以使用df['CAGR'] = 0.0来初始化这一列。
3. 使用df.iterrows()遍历数据框中的每一行。这将返回一个包含索引和行数据的元组。
4. 在遍历的循环中，获取当前行的索引和数据。可以使用index, row = row_data来解包元组。
5. 根据CAGR的计算公式，计算当前行的CAGR值。假设你的数据框中有两列，分别为'开始值'和'结束值'，那么CAGR的计算公式为：(结束值/开始值)^(1/年数) - 1。这里的年数可以根据实际情况进行调整。
6. 将计算得到的CAGR值赋给当前行的'CAGR'列。可以使用df.at[index, 'CAGR'] = cagr_value来赋值。
7. 循环结束后，你的数据框中的'CAGR'列将包含每一行的CAGR值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'开始值': [100, 200, 300],
        '结束值': [150, 250, 350]}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建'CAGR'列并初始化为0.0
df['CAGR'] = 0.0

# 遍历数据框中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 获取当前行的数据
    start_value = row['开始值']
    end_value = row['结束值']
    
    # 计算CAGR值
    cagr_value = (end_value / start_value) ** (1 / 3) - 1
    
    # 将CAGR值赋给当前行的'CAGR'列
    df.at[index, 'CAGR'] = cagr_value

# 打印计算后的数据框
print(df)

这个示例代码中，我们假设年数为3，计算每一行的CAGR值，并将结果存储在'CAGR'列中。你可以根据实际情况进行调整。