首先，感谢您抽出宝贵时间来查看我的信息，无论您是否答复。
因此，在寻找该问题的答案之前-我无法找到解决问题的任何具体方法：
我有一个数据集，该数据集反映了以下数据：（请注意diff列中的值是由...组成的。懒惰是我们所有人中最好的）
id Date score lag_score diff
01 1/1/18 .26 .4367 -.674
012 1/1/18 .176 .2038 -.156
101 1/1/18 .375 .83 -1.22
56 1/1/18 .64 .24 .6178
43 1/1/18 .18 .1505 .204
... ... .. ... ...
从本质上讲，我有许多不同ID的df（日期保持为1/1/18），我的目标是创建5个新的df，该Df根据Diff列平均分割我的df（一个箱中的最高diff） ，最后一个箱中的差异最小，中间箱中的差异逐渐减小）。理想情况下，我希望可以将df自动拆分为5个bin，但是，如果有一种方法可以使df上的BINS列发生突变，那么我不介意事后编写子集函数，因为我的＃的垃圾箱相对较小（5）[可能看起来像这样]
理想情况下-所有垃圾箱都应具有相对相同的ID号。
id Date score lag_score diff BINS
01 1/1/18 .26 .4367 -.674 5
012 1/1/18 .176 .2038 -.156 4
101 1/1/18 .375 .83 -1.22 5
56 1/1/18 .64 .24 .6178 1
43 1/1/18 .18 .1505 .204 2
... ... .. ... ... ...
当前，我有以下代码，但是，这会产生一些非常不稳定的结果，并且不会产生我想要的结果，可能是因为我在findInterval中使用了第二个参数错误。
df <- split(df, findInterval(df$diff, floor(min(df$diff)):0))