基于间隔索引，熊猫的数据帧执行查找？

Question

我正在尝试构建一个简单的系统，系统要求用户输入年龄，输入保额（或他/她想要收到的金额），然后根据这些输入，系统将告诉用户他要支付的溢价（或金额）。到目前为止，我已经能够让代码工作（在某种程度上），但是我的问题是现在迭代所有列。代码如下：import pandas as pd#data = pd.read_csv("/Users/Noel/Desktop/Transition.csv")data = {'5000': ['18.67','19.79','22.16','26.38','29.17'],        '7500': ['20.07','21.28','23.82','28.36','31.99'],        '10000': ['21.46', '22.76', '25.48', '30.33', '34.81']}transition_table = pd.DataFrame(data, index=['18-25','26-30','31-35','36-40','41-45'])print('Hello, welcome to Axe!')age = int(input('Please enter the age of the Policyholder: '))sum_assured = int(input('Please enter the Sum assured of the Policyholder: '))if age >= 18 and age <= 25 and sum_assured == 5000:        row0 = transition_table.iloc[0, 0]        print(row0)elif age >= 26 and age <=30 and sum_assured == 5000:        col0 = transition_table.iloc[1, 0]        print(col0)print('A Policyholder of age ' + age + ' with a sum assured of ' + sum_assured + ' will pay a premium of ' )因此，当我输入年龄为18岁，保额为5000时，我应收到以下结果：18岁的保单持有人的保额为5000，将支付18.7的保费如果我输入的年龄为27岁，保额为10000，我希望收到以下结果：27岁的保单持有人的保额为10000，将支付22.76的保费我想我应该使用for循环来进行迭代，但我遇到了困难。

Answer 1

使用numpy方法解决了这个问题。此方法将值（或值）映射到条柱中，例如，年龄 27 将映射到第二个间隔（索引 1），代码为：digitizearray

import pandas as pd

import numpy as np

data = {'5000': ['18.67','19.79','22.16','26.38','29.17'],

        '7500': ['20.07','21.28','23.82','28.36','31.99'],

        '10000': ['21.46', '22.76', '25.48', '30.33', '34.81']}

index = np.array([25, 30, 35, 40, 45])

transition_table = pd.DataFrame(data, index=index)

def get_value(age, sum_assured):

  row = np.digitize(age, transition_table.index, right=True)

  col = str(sum_assured)

  return transition_table.iloc[row, :][col]

用法：

age = int(input("Enter age"))

sum_assured = input("Enter Sum Assured")

get_value(age, sum_assured)

结果：

>>Enter age 27

>>Enter Sum Assured 10000

>>'22.76'

希望这有帮助，如果有什么不清楚的地方，请写一条评论。