如何在多個ID的r中循環xirr函數

Question

我想為表中的每個ID計算IRR（使用包tvm中的xirr函數），其中每個ID具有不同的行數。 我相信我必須使用第一次出現到最后一次出現1，但是在那之后，我不確定該怎么做。 有沒有人有什么建議？

我在下面發布了一個示例數據框，為此，我嘗試在dplyr中將summary函數與xirr函數一起使用，並編寫一個for循環。 沒有成功

exampledf<-data.frame(c(2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3), c("2017-11-30", "2017-12-31", "2018-01-31", "2017-11-30", "2017-12-31", "2018-01-31", "2018-02-28", "2018-03-31"), c(-65000, 33000, 33000, -40000, 10250, 10250, 10000, 10500))
names(exampledf)<-c("ID","Date","CashFlow")


exampledf %>% group_by(ID) %>% summarise(
  IRR = xirr(cf = exampledf$CashFlow, d = exampledf$Date, tau = NULL, comp_freq = 12, interval = c(-1, 10)))

預期結果應類似於：

     ID   IRR
1     2 0.127
2     3 0.125

當前，在運行summary函數時，它對兩個ID返回相同的IRR，事實並非如此。 我對for循環的嘗試也未成功，這里的任何幫助將不勝感激！

Answer 1

我們需要從summarise刪除example$ ，因為example$將選擇整個列，而不是每個'ID'中的'CashFlow'。 此外，“日期”列類型應更改為“ Date

library(dplyr)
library(tvm)
exampledf %>%
  mutate(Date = as.Date(Date)) %>%
  group_by(ID) %>% 
   summarise(
   IRR = xirr(cf =CashFlow, d = Date, 
      tau = NULL, comp_freq = 12, interval = c(-1, 10)))
# A tibble: 2 x 2
#     ID   IRR
#  <dbl> <dbl>
#1     2 0.121
#2     3 0.119