根据另一个变量剪切变量 - R

Question

我的数据框中有两个变量，如BloodSugarTestType，BloodSugarReading。测试类型可以有三个值 - ＆＃39;禁食＆＃39;，＆＃39;随机＆＃39;邮政品牌＆＃39;现在基于BloodSugarTestType，我需要将BloodSugarReading分类到不同的范围。

我这样想：

DBRiskProfiling.Data[DBRiskProfiling.Data$bld_sgr_ctgry=='Fasting', c('bld_sgr')] <- cut(DBRiskProfiling.Data[DBRiskProfiling.Data$bld_sgr_ctgry=='Fasting', "bld_sgr"], breaks=c(0, 126, 500))

有没有人可以帮助如何使用剪切功能？

示例：TestType - 禁食
血糖阅读类别 - （0,126），（126,300）##这些是水平

TestType - 随机
血糖阅读类别 - （0,126），（126,200），（200,300）##这些是水平

What I have is left side table, What I want is right side table。对不起，因为我无法解释清楚。

Answer 1

你的描述不是很清楚，但我猜你的意思是这样的（我不认为你想要的是cut()）：

# first, create a variable with informative string values for each category (assuming df is your data.frame)
df$reading_cat <- "f1"

df$reading_cat[df$testType == "Fasting" & df$reading > 127] <- "f2"
df$reading_cat[df$testType == "Random" & df$reading < 127] <- "r1"
df$reading_cat[df$testType == "Random" & df$reading >= 127 & df$reading < 201] <- "r2"
df$reading_cat[df$testType == "Random" & df$reading >= 201] <- "r3"

[...and so on for other categories...]

# then recode as factor to assign the labels you want
df$reading_cat <- recode(df$reading_cat, "'f1' = '(0, 126]'; 'f2' = '(126, 200]'; 'r1' = '(0, 126]'; 'r2' = '(126, 200]'; 'r3' = [...]")

一些警告。您将不能够将此变量用作有序因子，因为您有重叠的类别，因此，对于任何分析，您都必须指定自定义对比。