选择 o 对应于列和行之间的交集的值

Question

PRODUCT VALUE         NUMBER OF PAYMENTS

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最小值	最大值	1 到 6	7 至 11
500	1000	2%	4%
1001	∞	3%	5%

这是利息百分比表的一个小样本（实际表是 5x5），我需要在一个值和分期付款数之间选择利息，最终我做了有条件的----是 81 行代码，对我来说没问题，但我一直在想什么是使用表、pandas 或 numpy 的“专业解决方案”。

例如，如果我的产品价格为 1500 美元，则通过 2 次付款，我的利率将为 3%

Answer 1

使用 pandas 的第一部分很容易。 用一个大整数（例如 1000000）替换MAX VALUE （它是∞ ），然后您可以使用以下命令选择适当的行：

product_value = 1500
df[(df['MIN VALUE'] <= product_value) & (df['MAX VALUE'] >= product_value)]
#    MIN VALUE  MAX VALUE 1 TO 6 7 TO 11
# 1       1001    1000000    3%       5%

困难的部分是从该行中选择适当的列。 一种方法是从列名创建范围：

ranges = { k : range(int(v[0]),int(v[1])+1) for k, v in [ (c, c.split(' TO ')) for c in df.columns ] if len(v) == 2}
print(ranges)
# {'1 TO 6': range(1, 7), '7 TO 11': range(7, 12)}

然后您可以从该字典中选择列：

no_payments = 2
col = [k for k, v in ranges.items() if no_payments in v][0]
# '1 TO 6'

最后，您可以使用行和列索引找到所需的值：

df[(df['MIN VALUE'] <= product_value) & (df['MAX VALUE'] >= product_value)][col].values[0]

输出：

3%

注意：鉴于您的表格很小，您可以通过为每个付款值数量设置一个单独的列来使您的生活更轻松。 然后你可以简单地做：

df[(df['MIN VALUE'] <= product_value) & (df['MAX VALUE'] >= product_value)][no_payments].values[0]