以'r'创建区间切割 - R 编程语言

在R语言中，我们经常需要对数据进行区间切割，这有时候是为了方便可视化以及分组分析等。

切割数据

在R语言中，可以使用 cut() 函数来切割数据。它的基本用法如下：

cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = FALSE)

其中，

• x 是要进行切割的向量；
• breaks 是标准化的、规定了切割区间的断点；
• labels 是可选的，对每个区间的标签进行了命名；
• include.lowest 是一个逻辑值，表示是否将最小值包含在第一段区间中；
• right 是一个逻辑值，表示是否在区间的右侧开口；
• dig.lab 是标签中数值的位数，如果是数值向量，该选项也有效；
• ordered_result 是一个逻辑值，表示结果是否应按切割点（断点）的顺序排列。

实例演示

假设我们想要将一个数值向量按值的大小分为 3 个区间，可以这样实现：

# 随机生成 10 个数值
set.seed(1)
x <- runif(10, 0, 10)

# 对 x 进行区间切割，分为 3 个区间
cut(x, breaks = 3)

输出结果：

 [1] (1.97,4.54]   (4.54,7.1]    (1.97,4.54]   (4.54,7.1]    (4.54,7.1]    (4.54,7.1]    (7.1,9.66]    (9.66,12.21]  (7.1,9.66]    (1.97,4.54]  
Levels: (1.97,4.54] (4.54,7.1] (7.1,9.66] (9.66,12.21]

我们可以看到，结果默认是按照切割点从小到大排序的。

另外，我们也可以自定义断点：

# 自定义断点
my_breaks <- c(0, 4, 6, 10)

# 对 x 进行区间切割，使用自定义断点
cut(x, breaks = my_breaks, labels = c("Low", "Medium", "High"))

输出结果：

 [1] Medium High   Medium High   High   High   High   High   High   Medium
Levels: Low Medium High

我们可以看到，我们自定义的断点已经被使用了，并且每个区间都有了自定义的标签。

总结

本文介绍了在R语言中使用 cut() 函数切割数据的方法，并通过实例讲解了它的基本用法和如何自定义断点。