python - パンダのニュートン法

Question

scipy.newton メソッドを使用して pandas データフレームを最適化しようとしています。

まず、私のデータフレームの作成は以下です。次に、関数 Px を作成します。3 番目に、別の関数 YieldCalc を作成します。ここでは、scipy.newton を使用して最適化し、Px = 0 のような Rate の値を見つけます。次に、その値を新しい列 'Yield' に追加しようとしていますが、次のエラーが発生します。どんな助けでも大歓迎です。前もって感謝します。

from pandas import *
import pandas as pd
from scipy import *
import scipy
import timeit   
#In:
#Creating Dataframe
df = DataFrame(list([100,2,34.1556,9,100]))
df = DataFrame.transpose(df)
df = df.rename(columns={0:'Face',1:'Freq',2:'N',3:'C',4:'Mkt_Price'})
df2= df
df = concat([df, df2])
df

#Out:
Face  Freq    N          C  Mkt_Price
100    2     34.1556     9    100
100    2     34.1556     9    100


#In:
Face = df['Face']
Freq = df['Freq']
N = df['N']
C = df['C']
Mkt_Price = df['Mkt_Price']


def Px(Rate):
    return Mkt_Price - (Face * ( 1 + Rate / Freq ) ** ( - N ) + ( C / Rate ) * ( 1 - (1 + ( Rate / Freq )) ** -N ) )

def YieldCalc():
    return scipy.optimize.newton(Px, .1, tol=.0001, maxiter=100)
df['Yield'] = YieldCalc()

エラー/出力:

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-89-f4961d3f817b> in <module>()
     12 def YieldCalc(Rate):
     13     return scipy.optimize.newton(Px, .1, tol=.0001, maxiter=100)
---> 14 df['Yield'] = YieldCalc(.05)

<ipython-input-89-f4961d3f817b> in YieldCalc(Rate)
     11 
     12 def YieldCalc(Rate):
---> 13     return scipy.optimize.newton(Px, .1, tol=.0001, maxiter=100)
     14 df['Yield'] = YieldCalc(.05)

C:\Users\rebortz\Anaconda\lib\site-packages\scipy\optimize\zeros.pyc in newton(func, x0, fprime, args, tol, maxiter, fprime2)
    145         q1 = func(*((p1,) + args))
    146         for iter in range(maxiter):
--> 147             if q1 == q0:
    148                 if p1 != p0:
    149                     msg = "Tolerance of %s reached" % (p1 - p0)

C:\Users\rebortz\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.pyc in __nonzero__(self)
    674         raise ValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. "
    675                          "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
--> 676                          .format(self.__class__.__name__))
    677 
    678     __bool__ = __nonzero__

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().