answer:El error `NameError: name 'non_generational_qx' is not defined` indica que Python no puede encontrar una definición para la variable `non_generational_qx`. Esto normalmente ocurre cuando se hace referencia a una variable que no ha sido definida o importada adecuadamente. Asegúrate de que has definido `non_generational_qx` antes de intentar crear la instancia de `ActuarialTable`. Aquí tienes un ejemplo de cómo deberías definir `non_generational_qx` antes de usarlo para crear una instancia de `ActuarialTable`: ```python # Digamos que tienes un DataFrame llamado non_generational_df que incluye una sola columna con 'qx' para una tabla no generacional non_generational_df = pd.DataFrame({'qx base': [0.01, 0.02, 0.03, ...]}) non_generational_qx = non_generational_df['qx base'] # Ahora puedes crear una instancia de ActuarialTable para una tabla no generacional como esta: non_generational_actuarial_table = ActuarialTable(non_generational_qx) # Del mismo modo, para una tabla generacional, asegúrate de que tienes definidas las variables para 'qx', 'lambda', 'birth_year' y 'base_year': generational_df = pd.DataFrame({ 'qx base': [0.01, 0.02, 0.03, ...], 'lambda': [0.005, 0.006, 0.007, ...] }) generational_qx = generational_df['qx base'] lambda_values = generational_df['lambda'] birth_year = 1990 # Año de nacimiento que proporciona el usuario base_year = 2012 # Año base para las probabilidades de 'qx' # Ahora puedes crear una instancia de ActuarialTable para una tabla generacional así: generational_actuarial_table = ActuarialTable(generational_qx, lambda_values, birth_year, base_year) ``` Recuerda reemplazar los puntos suspensivos (`...`) con los valores reales de tu tabla de mortalidad. Además, dependiendo de cómo estén estructurados tus datos, es posible que necesites personalizar la forma en que extraes los datos de tu DataFrame para que coincida con estos ejemplos. Para resolver el problema específico que encuentras, necesitarás definir la variable `non_generational_qx` (y posiblemente otras variables también, como `generational_qx` y `lambda_values`) con los datos apropiados de tu DataFrame antes de pasarla a la clase `ActuarialTable`. Asegúrate de que todos los DataFrames y las Series que vas a usar en tu código ya estén definidos y contengan los datos esperados.

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answer:Yes, Washington D.C. is the capital of the United States and the center of the federal government. Consequently, it hosts a large number of federal employees, including those who work for various federal agencies, the military, Congress, and the White House. "Feds" is a colloquial term often used to refer to federal government employees, especially those affiliated with law enforcement agencies like the Federal Bureau of Investigation (FBI), the U.S. Secret Service, the Drug Enforcement Administration (DEA), and others. Many other non-law enforcement employees also work in the numerous departments and independent agencies that constitute the executive branch of the federal government.