Python如何简化连续数值区间判断的重复elif分支语句

这类等步长划分连续值、映射固定索引取值的场景，不需要逐段编写elif分支，也不用循环遍历判断，直接通过数值计算得到目标索引即可，代码简洁且不容易出错。

先提一句你现有代码的细节问题：当前写的分支条件存在边界重叠，值刚好等于5、10、15这类分界点时，会直接命中最靠前的分支，后续分支永远拿不到这些值，下面的简化代码可以完全复现你现有逻辑的执行效果，同时覆盖0~100的全区间要求。

实现代码 #

val = A.iloc[Row]
# 校验数值范围
if 0 <= val <= 100:
    # 以5为步长计算基础索引
    idx = int(val // 5)
    # 修正分界点的索引偏移，和原elif的命中逻辑完全对齐
    if val % 5 == 0 and val != 0:
        idx -= 1
    # 处理上边界100的索引，避免越界
    idx = min(idx, 19)
    B = C.iloc[idx, 0]
else:
    # 补充数值超出0-100范围时的处理逻辑即可
    pass

逻辑说明 #

• 你的区间从0-5对应索引0开始，每增加5的区间对应索引加1，直到95-100对应索引19，索引和区间的线性关系非常明确，用整除计算就能拿到大部分场景下的正确索引。
• 因为原分支的重叠边界规则，刚好等于5、10这类分界点的值会归到前一个区间，所以加了简单的索引偏移修正，保证和你原来写的一长串elif运行结果完全一致。
• 如果后续要调整步长，比如改成10为步长划分区间，只需要把代码里的步长值5替换成目标值，同步调整索引上限即可，不需要新增任何分支判断。
• 之前写while循环没成功，大概率是循环内索引累加和边界判断的对齐出了问题，这种线性映射的场景直接算索引是最稳妥的方案，不需要绕弯用循环。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者elizac