读取excel表格，调用PuLP库，盈利=sum（保费占比*辆均盈利）其中辆均保费和辆均盈利均为float类型，将保费占比、辆均保费、辆均盈利定义为问题变量bfzb、ljbf和ljyl，其中ljbf和ljyl取值范围为dataframe中的对应列的数值范围，利用python计算最优的保费占比

这个问题需要利用Python中的Pandas和PuLP库来实现。首先，读取Excel表格中的数据可以使用Pandas的read_excel函数。然后，根据数据计算最优的保费占比需要使用PuLP库中的线性规划求解器。

以下是可能的代码实现：

import pandas as pd
from pulp import LpMaximize, LpProblem, LpVariable, lpSum, value

# 读取Excel表格中的数据
data = pd.read_excel('file.xlsx')

# 定义保费占比、辆均保费、辆均盈利为问题变量
bfzb = LpVariable('bfzb', lowBound=0, upBound=1)
ljbf = LpVariable('ljbf', lowBound=data['保费'].min(), upBound=data['保费'].max())
ljyl = LpVariable('ljyl', lowBound=data['盈利'].min(), upBound=data['盈利'].max())

# 创建线性规划问题
prob = LpProblem('Optimal Insurance Pricing', LpMaximize)

# 定义目标函数
prob += lpSum(data.apply(lambda row: row['保费占比'] * bfzb * row['辆均盈利'], axis=1))

# 定义约束条件
prob += lpSum(data.apply(lambda row: bfzb * row['辆均保费'], axis=1)) == ljbf
prob += lpSum(data.apply(lambda row: bfzb * row['辆均盈利'], axis=1)) == ljyl

# 求解线性规划问题
prob.solve()

# 打印结果
print(f"最优的保费占比为：{value(bfzb)}")

需要注意的是，这个代码只是一个参考实现，具体实现方式可以根据实际情况进行调整。