R 内置cut函数应用教程

实际数据处理中，通常会遇到按照一定范围对数据进行分组统计。本文我们看R内置的cut函数如何实现该功能。

cut函数介绍

cut函数可以依据给定的数据范围对数据进行分组。另外cut函数还提供了label参数，可以把数值向量转换为因子值。

下面我们介绍下cut函数的参数，语法形式如下：

# cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE)

x : 需要转换的数值向量
breaks: 可是分为几组的数值，或表示范围的数值向量
labels: 给结果增加标签，如果不指定，默认为数值范围
include.lowest,是否包括范围下限，默认为FALSE
right, 是否包括范围上限，默认为FALSE
ordered_result 布尔值，是否为顺序因子

当传递 breaks=n 参数时，整个x向量会被分为n组。

下面看几个示例。

breaks 参数为单值

d1 <- c(1:9)
d1
table(cut(d1, 3))# 返回结果
# (0.992,3.67]  (3.67,6.33]  (6.33,9.01]
#            3            3            3

breaks 参数为范围

d2 <- c(90:99,97.5,99.5,98.5,96.5,99)
d2
table(cut(d2,c(90:100), include.lowest=TRUE, right=TRUE))# [90,91]  (91,92]  (92,93]  (93,94]  (94,95]  (95,96]  (96,97]  (97,98]  (98,99] (99,100] #       2        1        1        1        1        1        2        2        3        1

labels参数应用

labels参数可传入因子级别，则cut函数返回因子类型。

d3 = c(160,165,170,175,178,180,182)
cut_res = cut(d3, 3, labels = c('S', 'XS', 'XXS'))
table(cut_res)# 返回结果
# S  XS XXS
# 2   1   4

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breaks 参数为单值

breaks 参数为范围

labels参数应用

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