human
Solve the following python programming problem given the following code:
# Importando pandas y datetime
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import datetime as dt

# Extrayendo información financiera de Yahoo! Finance
inicio = dt.datetime(2014, 1, 1)
fin = dt.datetime(2014, 12, 31)

msft = web.DataReader("MSFT", 'google', inicio, fin)  # información de Microsoft
aapl = web.DataReader("AAPL", 'google', inicio, fin)  # información de Apple

msft[:3]

aapl[:3]

# Seleccionando solo el Adj Close price de Enero 2014
msft01 = msft['2014-01'][['Close']]
aapl01 = aapl['2014-01'][['Close']]

msft01[:3]

aapl01.head()  # head() nos muestra los primeros 5 registros

# tambien se puede seleccionar un rango de tiempo
msft['2014-02':'2014-02-13']  # desde el 1 al 13 de febrero

# combinando ambos resultados
close = pd.concat([msft01, aapl01], keys=['MSFT', 'AAPL'])
close[:5]

# seleccionando los primeros 5 registros de AAPL
close.ix['AAPL'][:5]  

# insertando una nueva columna con el simbolo
msft.insert(0, 'Symbol', 'MSFT')
aapl.insert(0, 'Symbol', 'AAPL')

msft.head()

# concatenando toda la información y reseteando el indice
combinado = pd.concat([msft, aapl]).sort_index()
datos_todo = combinado.reset_index()

datos_todo.head()

# Armando una tabla pivot del precio de cierre
pivot = datos_todo.pivot(index='Date', columns='Symbol', 
                         values='Close')

pivot.head()

# Obteniendo datos de multiples empresas
def all_stocks(symbols, start, end):
       def data(symbols):
           return web.DataReader(symbols, 'google', start, end)
       datas = map(data, symbols)
       return pd.concat(datas, keys=symbols, names=['symbols','Date'])

simbolos = ['AAPL','MSFT','GOOG','IBM']

all_data = all_stocks(simbolos, inicio, fin)
all_data.head()

all_data.ix['GOOG'].head()  # información de google

# Graficando los datos.
solo_cierre = all_data[['Close']].reset_index()
pivot_cierre = solo_cierre.pivot('Date', 'symbols', 'Close')

pivot_cierre.head()

# Graficando la información de Apple
plot=pivot_cierre['AAPL'].plot(figsize=(12,8))  

# Graficando todos
plot =...
Given the above code, generate some markdown instructions for it.
assistant
#Here is the Python code you requested.

Como podemos ver en el gráfico, la función de NPV, se hace cero en aproximadamente 7.71%; es decir, el valor de la IRR para ese flujo de fondos.
Información financiera y Pandas
En las finanzas, una de las formas de datos más comunes e importantes con la que nos vamos a encontrar son las series de tiempo; para trabajar con este tipo de información en Python, no existe mejor librería que Pandas; sus dos estructuras de datos básicas, las Series y el Dataframe, nos ayudan a manipular información financiera de forma muy conveniente. Además Pandas nos proporciona una gran batería de métodos y funciones que nos facilitan la obtención y el análisis de datos financieros. Veamos algunos ejemplos de las cosas que podemos con Pandas.