Рассчитать налоговые обязательства на основе графика предельной налоговой ставки

Question

Python для расчета подоходного налога спрашивает, как рассчитать налоги, исходя из графика предельной налоговой ставки, а его ответ предоставляет функцию, которая работает (ниже).

Однако, он работает только для одного значения дохода.Как мне адаптировать его для работы с списком / массивом / сериями значений доходов панд?То есть как мне векторизовать этот код?

from bisect import bisect

rates = [0, 10, 20, 30]   # 10%  20%  30%

brackets = [10000,        # first 10,000
            30000,        # next  20,000
            70000]        # next  40,000

base_tax = [0,            # 10,000 * 0%
            2000,         # 20,000 * 10%
            10000]        # 40,000 * 20% + 2,000

def tax(income):
    i = bisect(brackets, income)
    if not i:
        return 0
    rate = rates[i]
    bracket = brackets[i-1]
    income_in_bracket = income - bracket
    tax_in_bracket = income_in_bracket * rate / 100
    total_tax = base_tax[i-1] + tax_in_bracket
    return total_tax

Answer 1

Созданы два фрейма данных, один для налоговых параметров и один для доходов.Для каждого дохода мы получаем соответствующие индексы строк из таблицы налогов, используя метод "searchsorted".С помощью этого индекса мы создаем новую таблицу (df_tax.loc [lines]) и объединяем ее с таблицей доходов, затем рассчитываем налоги и отбрасываем ненужные столбцы.

import numpy as np, pandas as pd

    # Test data:
    df=pd.DataFrame({"name":["Bob","Julie","Mary","John","Bill","George","Andie"], \
                    "income":[0, 9_000, 10_000, 11_000, 30_000, 69_999, 200_000]})   
    OUT:
         name  income
    0     Bob       0
    1   Julie    9000
    2    Mary   10000
    3    John   11000
    4    Bill   30000
    5  George   69999
    6   Andie  200000

df_tax=pd.DataFrame({"brackets": [0, 10_000, 30_000, 70_000 ],   # lower limits
                     "rates":    [0,  .10,    .20,    .30   ],
                     "base_tax": [0,   0,    2_000,  10_000 ]} )


rows= df_tax["brackets"].searchsorted(df["income"], side="right") - 1  # aka bisect()
OUT:
[0 0 1 1 2 2 3]

df= pd.concat([df,df_tax.loc[rows].reset_index(drop=True)], axis=1) 

df["total_tax"]= df["income"].sub(df["brackets"]).mul(df["rates"]).add(df["base_tax"])

OUT:
     name  income  brackets  rates  base_tax  total_tax
0     Bob       0         0    0.0         0        0.0
1   Julie    9000         0    0.0         0        0.0
2    Mary   10000     10000    0.1         0        0.0
3    John   11000     10000    0.1         0      100.0
4    Bill   30000     30000    0.2      2000     2000.0
5  George   69999     30000    0.2      2000     9999.8
6   Andie  200000     70000    0.3     10000    49000.0

df=df.reindex(columns=["name","income","total_tax"])
OUT:
     name  income  total_tax
0     Bob       0        0.0
1   Julie    9000        0.0
2    Mary   10000        0.0
3    John   11000      100.0
4    Bill   30000     2000.0
5  George   69999     9999.8
6   Andie  200000    49000.0

Редактировать:

В начале вы также можете рассчитать base_tax:

df_tax["base_tax"]= df_tax.brackets   #edit2
                .sub(df_tax.brackets.shift(fill_value=0))
                .mul(df_tax.rates.shift(fill_value=0))
                .cumsum()

Answer 2

Адаптация ответа Кантала для выполнения в качестве функции:

def income_tax(income, brackets, rates):
    df_tax = pd.DataFrame({'brackets': brackets, 'rates': rates})
    df_tax['base_tax'] = df_tax.brackets.\
        sub(df_tax.brackets.shift(fill_value=0)).\
        mul(df_tax.rates.shift(fill_value=0)).cumsum()
    rows = df_tax.brackets.searchsorted(income, side='right') - 1
    income_bracket_df = df_tax.loc[rows].reset_index(drop=True)
    return pd.Series(income).sub(income_bracket_df.brackets).\
        mul(income_bracket_df.rates).add(income_bracket_df.base_tax)

например:

income = [0, 9_000, 10_000, 11_000, 30_000, 69_999, 200_000]
brackets = [0, 10_000, 30_000, 70_000]  # Lower limits.
rates =    [0,    .10,    .20,    .30]

income_tax(income, brackets, rates).tolist()
# [0.0, 0.0, 0.0, 100.0, 2000.0, 9999.8, 49000.0]

Answer 3

Один (возможно, неэффективный) способ - использовать понимание списка:

def tax_multiple(incomes):
    return [tax(income) for income in incomes]