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BUG: ipmt not working with numpy==1.26.4 when using a pandas df as input.

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Los mantenedores suelen responder en 3 días

@sb123sb123 ya está trabajando en esto.

Desde el 26/9/2026.

  • #156 de @sb123sb123 — abierto

Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
35/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
numpy, pandas, python
Área
data

Línea de trabajo

Reproduce el ejemplo con numpy 1.26.4 y pandas 2.2.1; después inspecciona numpy_financial/_financial.py alrededor de ipmt, especialmente la llamada fallida a np.where. Compara las entradas de columnas de pandas con el ejemplo funcional de arrays redimensionados; se considera completado cuando ipmt acepta las columnas de DataFrame indicadas sin generar una excepción y conserva el resultado esperado.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

bug help wanted sustain-2026
Describe the issue:

Not sure if bug or feature request, but I used to be able to use pandas dataframe columns as input arrays to npf.ipmt(). With numpy 1.26.4 and pandas 2.2.1 that yields a ValueError. I think it might be due to a change in np.broadcast_arrays()

Reproduce the code example:
import pandas as pd
import numpy_financial as npf
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'rate': [0.05, 0.07], 'periods':[np.array([1,2,3,4]), np.array([1,2,3,4])], 'pv': [10000, 12000], 'nper': [10,10]})

#ValueError
npf.ipmt(df['rate'], df['periods'], df['nper'], df['pv'])

#Works
npf.ipmt(np.array(df['rate'].tolist()).reshape(-1,1), np.array(df['periods'].tolist()), np.array(df['nper'].tolist()).reshape(-1,1), np.array(df['pv'].tolist()).reshape(-1,1))
Error message:
Traceback (most recent call last)
Cell In[4], line 2
      1 df = pd.DataFrame({'rate': [0.05, 0.07], 'periods':[np.array([1,2,3,4]), np.array([1,2,3,4])], 'pv': [10000, 12000], 'nper': [10,10]})
----> 2 npf.ipmt(df['rate'], df['periods'], df['nper'], df['pv'])

File ~\.conda\envs\test\Lib\site-packages\numpy_financial\_financial.py:394, in ipmt(rate, per, nper, pv, fv, when)
    392 try:
    393     ipmt = np.where(when == 1, ipmt/(1 + rate), ipmt)
--> 394     ipmt = np.where(np.logical_and(when == 1, per == 1), 0, ipmt)
    395 except IndexError:
    396     pass

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()
Runtime information:

1.26.4
3.11.8 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Feb 26 2024, 21:34:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]

[{'numpy_version': '1.26.4',
'python': '3.11.8 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Feb 26 2024, '
'21:34:05) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]',
'uname': uname_result(system='Windows', node='xxx', release='10', version='10.0.19045', machine='AMD64')},
{'simd_extensions': {'baseline': ['SSE', 'SSE2', 'SSE3'],
'found': ['SSSE3',
'SSE41',
'POPCNT',
'SSE42',
'AVX',
'F16C',
'FMA3',
'AVX2'],
'not_found': ['AVX512F',
'AVX512CD',
'AVX512_SKX',
'AVX512_CLX',
'AVX512_CNL',
'AVX512_ICL']}}]

Context for the issue:

No response

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
414
Forks
106
Merge medio
2 d 1 h
PR fusionados (30 d)
2

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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