执行基于区间索引的查找，Pandas 的数据帧？

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保费（或金额）。

到目前为止，我已经能够让代码工作（在某种程度上），但是我的问题现在是遍历所有列。

这是代码：

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 ' )

所以当我输入年龄为 18 岁，保额为 5000 时，我应该会收到以下输出： 保额为 5000 的 18 岁保单持有人将支付 18.7 的保费

如果我输入年龄为 27 岁，保额为 10000，我希望收到以下输出： 保额为10000的27岁保单持有人将支付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 digitize 方法解决了这个问题。此方法将一个值（或array 个值）映射到 bin 中，例如 age 27 将映射到第二个区间（索引 1），代码：

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'

希望对你有帮助，如果有不清楚的地方写评论。