Binning一个向量

Question

使用python我创建了包含相似度值的以下数据框：

  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture    jaccard
1       0.770     0.489        0.388  0.57500000 0.5845137    0.3920000 0.00000000
2       0.067     0.496        0.912  0.13865546 0.6147309    0.6984127 0.00000000
3       0.514     0.426        0.692  0.36440678 0.4787535    0.5198413 0.05882353
4       0.102     0.430        0.739  0.11297071 0.5288008    0.5436508 0.00000000
5       0.560     0.735        0.554  0.48148148 0.8168083    0.4603175 0.00000000
6       0.029     0.302        0.558  0.08547009 0.3928234    0.4603175 0.00000000

我正在尝试编写一个R脚本来生成另一个反映二进制数据的数据框，但如果该值大于0.5，则应用我的条件条件

伪代码：

if (cosinFcolor > 0.5 & cosinFcolor <= 0.6)
   bin = 1
if (cosinFcolor > 0.6 & cosinFcolor <= 0.7)
   bin = 2
if (cosinFcolor > 0.7 & cosinFcolor =< 0.8)
   bin = 3
if (cosinFcolor > 0.8 & cosinFcolor <=0.9)
   bin = 4
if (cosinFcolor > 0.9 & cosinFcolor <= 1.0)
   bin = 5
else
   bin = 0

基于以上逻辑，我想构建一个数据框

  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture    jaccard
1       3         0         0            1           1        0               0

我如何将其作为脚本启动，还是应该在python中执行此操作？我发现它有多么强大/它有多少机器学习包，我试图熟悉R. 我的目标是建立一个分类器，但首先我需要熟悉R：）

Answer 1

另一个考虑到极值的答案：

dat <- read.table("clipboard", header=TRUE)

cuts <- apply(dat, 2, cut, c(-Inf,seq(0.5, 1, 0.1), Inf), labels=0:6)
cuts[cuts=="6"] <- "0"
cuts <- as.data.frame(cuts)

  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture jaccard
1           3         0            0           1         1            0       0
2           0         0            5           0         2            2       0
3           1         0            2           0         0            1       0
4           0         0            3           0         1            1       0
5           1         3            1           0         4            0       0
6           0         0            1           0         0            0       0

解释

切割功能根据您指定的切割分成多个分档。所以让我们以1:10的比分将它分成3,5和7。

cut(1:10, c(3, 5, 7))
 [1] <NA>  <NA>  <NA>  (3,5] (3,5] (5,7] (5,7] <NA>  <NA>  <NA> 
Levels: (3,5] (5,7]

你可以看到它是如何产生一个因素，其中水平是休息之间的水平。还要注意它不包括3（有一个include.lowest参数，它将包括它）。但这些对于团体来说是可怕的名字，我们称之为第1组和第2组。

cut(1:10, c(3, 5, 7), labels=1:2)
 [1] <NA> <NA> <NA> 1    1    2    2    <NA> <NA> <NA>

更好，但是NAs有什么用？它们超出了我们的界限，不计算在内。为了计算它们，在我的解决方案中，我添加了-infinity和infinity，因此所有点都将被包含在内。请注意，由于我们有更多休息时间，我们需要更多标签：

x <- cut(1:10, c(-Inf, 3, 5, 7, Inf), labels=1:4)
 [1] 1 1 1 2 2 3 3 4 4 4
Levels: 1 2 3 4

好的，但我们不想要4（根据你的问题）。我们希望所有的4都在第1组中。所以让我们摆脱标记为'4'的条目。

x[x=="4"] <- "1"
 [1] 1 1 1 2 2 3 3 1 1 1
Levels: 1 2 3 4

这与我之前的做法略有不同，请注意我之前删除了所有最后的标签，但我已经这样做了，所以你可以更好地了解cut的工作原理。

好的，apply功能。到目前为止，我们一直在单个矢量上使用cut。但是你希望它用在一组向量上：数据框的每一列。这就是apply的第二个论点。 1将函数应用于所有行，2适用于所有列。将cut函数应用于数据框的每一列。 apply函数中cut之后的所有内容都只是cut的参数，我们在上面已经讨论过了。

希望有所帮助。

Answer 2

您还可以使用findInterval：

findInterval(seq(0, 1, l=20), seq(0.5, 1, by=0.1))

## [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 2 3 4 4 5 5

Answer 3

切割它很容易就像馅饼

dtf <- read.table(
textConnection(
"cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture jaccard
1 0.770 0.489 0.388 0.57500000 0.5845137 0.3920000 0.00000000
2 0.067 0.496 0.912 0.13865546 0.6147309 0.6984127 0.00000000
3 0.514 0.426 0.692 0.36440678 0.4787535 0.5198413 0.05882353
4 0.102 0.430 0.739 0.11297071 0.5288008 0.5436508 0.00000000
5 0.560 0.735 0.554 0.48148148 0.8168083 0.4603175 0.00000000
6 0.029 0.302 0.558 0.08547009 0.3928234 0.4603175 0.00000000"), sep = " ", 
           header = TRUE)

dtf$bin <- cut(dtf$cosinFcolor, breaks = c(0, seq(0.5, 1, by = .1)), labels = 0:5)
dtf
  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture    jaccard bin
1       0.770     0.489        0.388  0.57500000 0.5845137    0.3920000 0.00000000   3
2       0.067     0.496        0.912  0.13865546 0.6147309    0.6984127 0.00000000   0
3       0.514     0.426        0.692  0.36440678 0.4787535    0.5198413 0.05882353   1
4       0.102     0.430        0.739  0.11297071 0.5288008    0.5436508 0.00000000   0
5       0.560     0.735        0.554  0.48148148 0.8168083    0.4603175 0.00000000   1
6       0.029     0.302        0.558  0.08547009 0.3928234    0.4603175 0.00000000   0

Answer 4

这是使用mltools包中的bin_data()函数的另一种解决方案。

Binning一个向量

library(mltools)

cosinFcolor <- c(0.77, 0.067, 0.514, 0.102, 0.56, 0.029)
binned <- bin_data(cosinFcolor, bins=c(0, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0), boundaryType = "[lorc")

binned
[1] (0.7, 0.8] [0, 0.5]   (0.5, 0.6] [0, 0.5]   (0.5, 0.6] [0, 0.5]  
Levels: [0, 0.5] < (0.5, 0.6] < (0.6, 0.7] < (0.7, 0.8] < (0.8, 0.9] < (0.9, 1]

# Convert to numbers 0, 1, ...
as.integer(binned) - 1L

对data.frame

中的每一列进行分区

df <- read.table(textConnection(
  "cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture jaccard
0.770 0.489 0.388 0.57500000 0.5845137 0.3920000 0.00000000
0.067 0.496 0.912 0.13865546 0.6147309 0.6984127 0.00000000
0.514 0.426 0.692 0.36440678 0.4787535 0.5198413 0.05882353
0.102 0.430 0.739 0.11297071 0.5288008 0.5436508 0.00000000
0.560 0.735 0.554 0.48148148 0.8168083 0.4603175 0.00000000
0.029 0.302 0.558 0.08547009 0.3928234 0.4603175 0.00000000"
), sep = " ", header = TRUE)

for(col in colnames(df)) df[[col]] <- as.integer(bin_data(df[[col]], bins=c(0, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0), boundaryType = "[lorc")) - 1L

df
  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture jaccard
1           3         0            0           1         1            0       0
2           0         0            5           0         2            2       0
3           1         0            2           0         0            1       0
4           0         0            3           0         1            1       0
5           1         3            1           0         4            0       0
6           0         0            1           0         0            0       0

在数据框上定义和应用自定义分档

4 个答案:

解释

Binning一个向量

对data.frame