python中基于参数的动态If-else

我在一个用户细分过程（“RFM”细分）中工作，根据用户所在的“桶”对用户进行分类

举个简单的例子，根据用户的活动和购买情况（他们的RFM分数），用户可能在“冠军”或“不能输”的范围内

所有这些都是使用一个算法计算的，该算法在这里解释：

最后，按本例计算：

if RFM_Score >= 9:
    return "Cannot lose them"
elif ((RFM_Score >= 8) and (RFM_Score < 9)):
    return "Winners"

如果RFM\U得分>=9：
return“不能丢失它们”
elif（（RFM_分数>=8）和（RFM_分数<9））：
返回“赢家”

现在，我想让用户能够配置存储桶的边界（和名称）

是否可以构建可通过参数配置的动态if-else结构？

我想到了某种字典，比如：

#The first value in the tuple is the lowerbound, the second value is the upperbound.
params={'cannot lose':(9,), 'winners':(8, 9), [...] 'promising':(4, 5)}
def find_class(value):
    for classname, boundaries in params:
         if value >= boundaries[0]:
             if len(boundaries) == 1:
                 return classname
             elif value < boundaries[1]:
                 return classname

元组中的第一个值是下界，第二个值是上界。 params={'cannotlose'：（9，），'winners'：（8，9），[…]“providing'：（4，5）} def find_类（值）： 对于classname，参数中的边界： 如果值>=边界[0]： 如果len（边界）==1： 返回类名 elif值<边界[1]： 返回类名 然而，我感到震惊的是，这将使算法变得更加复杂（想象一下，我们正在对可能数以千万计的条目运行该算法），而我认为由于python解释器的实现方式，简单的if/else将是最快的

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我想了解一下：（1）dict方法可以接受吗？哪些是可能的衰退；（2） 速度慢得多吗？

你应该看看熊猫。剪切可以将值划分为多个桶，并相应地标记它们：

import pandas as pd
values = [8,10,6,4,4,1]
labels = pd.cut(values,  bins = [0,4,5,8,10], 
                labels = ["not so promising", "promising", "winners", "cannot lose them"])

我认为这是一个非常优化的版本，它的性能可能至少不会比基于foor循环和if-else语句的自实现版本差多少

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默认情况下，箱子是右关闭的间隔，因此在上面的示例中，它应该是（（0,4]，（4,5]，（5,8]，（8,10]）。这意味着该点被划分为大于左界但不大于右界的区间。此行为可通过参数

right

或

include_lowest

进行调整（请参阅）

这是一个好主意。我会测试它，看看它是否有效。然后我会发布我的反馈。我刚刚测试过。它非常简单，并且利用了熊猫优化的计算。但是，我似乎无法轻松想象垃圾箱是如何制作的（哪个“类”在哪个范围内）。你能在回答中更好地解释一下吗？