有没有办法使用pandas.cut()函数选择仓位的上端？

是的，可以使用pandas.cut()函数选择仓位的上端。

pandas.cut()函数是pandas库中的一个函数，用于将连续的数值数据分成离散的区间。它可以根据指定的区间范围和区间数量将数据进行分组，并返回每个数据所属的区间。

要选择仓位的上端，可以通过设置参数right=False来实现。默认情况下，pandas.cut()函数的right参数为True，表示区间的右边界是闭合的，即包含在区间内；而设置right=False，则表示区间的右边界是开放的，不包含在区间内。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
bins = [0, 5, 10, 15]

# 使用pandas.cut()函数选择仓位的上端
result = pd.cut(data, bins, right=False)

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

[[0, 5), [0, 5), [5, 10), [5, 10), [5, 10), [10, 15), [10, 15), [10, 15)]
Categories (3, interval[int64]): [[0, 5) < [5, 10) < [10, 15)]

在这个示例中，我们将数据分成了三个区间：[0, 5)，[5, 10)，[10, 15)。可以看到，结果中的区间右边界都是开放的，不包含在区间内。

关于pandas.cut()函数的更多详细信息，您可以参考腾讯云的文档：pandas.cut()函数。