读取excel表格，调用PuLP库，其中辆均保费和辆均盈利均为float类型，是固定的定量，保费占比是变化的变量，利用python计算最优的保费占比

可以使用PuLP库中的线性规划功能计算最优的保费占比。首先，需要读取excel表格中的均保费和均盈利数据，并定义保费占比的最大和最小值。然后，根据保费占比和均保费计算出均盈利，并构建目标函数和约束条件，最后使用PuLP库中的线性规划函数求解即可。以下是伪代码实现：

import pandas as pd
from pulp import *

# 读取excel表格
df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1")

# 定义均保费和均盈利的变量
avg_premium = LpVariable("avg_premium", lowBound=float(df["avg_premium"].min()), upBound=float(df["avg_premium"].max()), cat="Continuous")
avg_profit = LpVariable("avg_profit", lowBound=float(df["avg_profit"].min()), upBound=float(df["avg_profit"].max()), cat="Continuous")

# 定义保费占比的变量
premium_ratio = LpVariable("premium_ratio", lowBound=0, upBound=1, cat="Continuous")

# 计算均盈利
avg_profit_expr = avg_premium * premium_ratio - avg_profit

# 构建目标函数和约束条件
prob = LpProblem("OptimalPremiumRatio", LpMaximize)
prob += avg_profit_expr
prob += premium_ratio >= 0.05
prob += premium_ratio <= 0.3
prob += avg_profit_expr >= 0

# 求解
prob.solve()

# 输出结果
print("最优的保费占比为：{}".format(premium_ratio.value()))

注意，这里只给出了伪代码实现，具体实现需要根据数据和具体的需求进行调整。