我有以下数据框:
a
ID a.1 b.1 a.2 b.2
1 1 40.00 100.00 NA 88.89
2 2 100.00 100.00 100 100.00
3 3 50.00 100.00 75 100.00
4 4 66.67 59.38 NA 59.38
5 5 37.50 100.00 NA 100.00
6 6 100.00 100.00 100 100.00
当我将以下代码应用于此数据框时:
temp <- do.call(rbind,strsplit(names(df)[-1],".",fixed=TRUE))
dup.temp <- temp[duplicated(temp[,1]),]
res <- lapply(dup.temp[,1],function(i) {
breaks <- c(-Inf,quantile(a[,paste(i,1,sep=".")], na.rm=T),Inf)
cut(a[,paste(i,2,sep=".")],breaks)
})
cut()函数给出错误:
Error in cut.default(a[, paste(i, 2, sep = ".")], breaks) :
'breaks' are not unique
但是,相同的代码在类似的数据帧上运行良好:
varnames<-c("ID", "a.1", "b.1", "c.1", "a.2", "b.2", "c.2")
a <-matrix (c(1,2,3,4, 5, 6, 7), 2,7)
colnames (a)<-varnames
df<-as.data.frame (a)
ID a.1 b.1 c.1 a.2 b.2 c.2
1 1 3 5 7 2 4 6
2 2 4 6 1 3 5 7
res <- lapply(dup.temp[,1],function(i) {
breaks <- c(-Inf,quantile(a[,paste(i,1,sep=".")], na.rm=T),Inf)
cut(a[,paste(i,2,sep=".")],breaks)
})
res
[[1]]
[1] (-Inf,3] (-Inf,3]
Levels: (-Inf,3] (3,3.25] (3.25,3.5] (3.5,3.75] (3.75,4] (4, Inf]
[[2]]
[1] (-Inf,5] (-Inf,5]
Levels: (-Inf,5] (5,5.25] (5.25,5.5] (5.5,5.75] (5.75,6] (6, Inf]
[[3]]
[1] (5.5,7] (5.5,7]
Levels: (-Inf,1] (1,2.5] (2.5,4] (4,5.5] (5.5,7] (7, Inf]
这个错误的原因是什么? 怎么修好? 谢谢。
答案 0 :(得分:31)
您收到此错误,因为列b.1
,a.2
和b.2
的数据中的分位数值对于某些级别是相同的,因此它们不能直接用作中断值在函数cut()
中。
apply(a,2,quantile,na.rm=T)
ID a.1 b.1 a.2 b.2
0% 1.00 37.5000 59.38 75.0 59.3800
25% 2.25 42.5000 100.00 87.5 91.6675
50% 3.50 58.3350 100.00 100.0 100.0000
75% 4.75 91.6675 100.00 100.0 100.0000
100% 6.00 100.0000 100.00 100.0 100.0000
解决此问题的一种方法是将quantile()
置于unique()
函数内 - 这样您就会删除所有非唯一的分位数值。如果分位数不是唯一的话,这当然会减少断点。
res <- lapply(dup.temp[,1],function(i) {
breaks <- c(-Inf,unique(quantile(a[,paste(i,1,sep=".")], na.rm=T)),Inf)
cut(a[,paste(i,2,sep=".")],breaks)
})
[[1]]
[1] <NA> (91.7,100] (58.3,91.7] <NA> <NA> (91.7,100]
Levels: (-Inf,37.5] (37.5,42.5] (42.5,58.3] (58.3,91.7] (91.7,100] (100, Inf]
[[2]]
[1] (59.4,100] (59.4,100] (59.4,100] (-Inf,59.4] (59.4,100] (59.4,100]
Levels: (-Inf,59.4] (59.4,100] (100, Inf]
答案 1 :(得分:10)
如果您更愿意保留分位数,另一个选择是添加一点抖动,例如
breaks = c(-Inf,quantile(a[,paste(i,1,sep=".")], na.rm=T),Inf)
breaks = breaks + seq_along(breaks) * .Machine$double.eps
答案 2 :(得分:10)
您可以使用.bincode代替切割,它接受非唯一的断点向量。
答案 3 :(得分:4)
如果您实际上是指十分之一或25%的人口,当您说十分位数,四分位数等而不是十进制/四分位数桶的实际数值时,您可以先对您的值进行排名,然后应用{{ 1}}在队列上的功能:
quantile