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。
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