pandas遍历使用lambda表达式,简化计算复利终值(每年利息加入本金复投),然后得出该公司10年的本利和。

可以使用 `apply()` 方法来遍历 Pandas 数据框中的每一行，并使用 lambda 表达式进行计算。为了简化计算，我们可以将复利计算的部分封装成一个函数，然后将该函数传递给 `apply()` 方法。

下面是一段示例代码，可以实现所述功能：

import pandas as pd

# 计算复利终值
def compound_interest(row):
    principal = row['principal']
    interest_rate = row['interest_rate']
    years = row['years']
    times_per_year = row['times_per_year']
    value = principal * (1 + interest_rate / times_per_year) ** (years * times_per_year)
    return value

# 创建数据框
data = {'company': ['A', 'B', 'C'],
        'principal': [1000, 2000, 3000],
        'interest_rate': [0.05, 0.06, 0.07],
        'years': [10, 10, 10],
        'times_per_year': [12, 12, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算复利终值并求和
df['compound_interest'] = df.apply(lambda row: compound_interest(row), axis=1)
total_compound_interest = df['compound_interest'].sum()

# 输出结果
print(df)
print('Total compound interest for 10 years:', total_compound_interest)

在上述代码中，我们先定义了 `compound_interest()` 函数来计算复利终值。然后，我们创建了一个包含公司名、本金、利率、年数和每年复利次数的数据框。使用 `apply()` 方法和 lambda 表达式，我们将 `compound_interest()` 函数应用于数据框的每一行，计算出每个公司的本利和。最后，我们对所有公司的本利和进行求和，得到了该公司 10 年的本利和。