Question

假设我有一个带有1000个数字的向量。我想获得此向量的十分位，然后找到每个十分位的均值。但是，此向量中有215+个零。这意味着第一个和第二个中断将为零，因此我将遇到Cut() error - 'breaks' are not unique错误。我要给第一个十分位分配100个零，向第二个十分位分配100个，向第三个十分位分配最后15个零。这样第一和第二十分位的平均值将为零。这是一个具有类似问题的可重现且较小的示例：

v=c(0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 5, 6, 3, 7)
cut_q10 <- quantile(v, probs = seq(0, 1, 0.1))
v_q10 =cut(v, breaks = cut_q10,labels = FALSE)
#Error in cut.default(v, breaks = cut_q10, labels = FALSE) : 
#  'breaks' are not unique

我想获得的是：

v_q10 = c(1,1,2,2,3,3,4,4,5,5,6,6,7,7,8,8,9,10,9,10)

或

v_q10 = c(2,2,1,1,3,4,4,3,5,5,6,6,7,7,8,8,9,10,9,10)

等... 只要第一个十分位数中有两个0，第二个十分位数中有两个0，第三个十分位数中有两个1，第四个十进制中有两个1，等等，所有这些都是可接受的，以此类推，无论获得哪个v_q10当我找到每个十分位数的方法时，我达到了：

merged = as.data.frame(cbind(v,v_q10))
merged = merged%>%group_by(v_q10)%>%summarise(means = mean(v))

   v_q10 means
#   <dbl> <dbl>
# 1     1   0  
# 2     2   0  
# 3     3   1  
# 4     4   1  
# 5     5   1  
# 6     6   2  
# 7     7   2  
# 8     8   3  
# 9     9   4  
#10    10   6.5

我知道可以通过编写很长的代码来实现这一目标，但是我想知道是否有函数或几行代码可以实现这一目标。预先感谢。

Answer 1

尝试一下：

cut(rank(v, ties = "first"), 10, lab = FALSE)
## [1]  1  1  2  2  3  3  4  4  5  5  6  6  7  7  8  8  9 10  9 10

替代方法包括使用ties = "last"或使用ties = "random"或使用order(order(v))代替rank(...)。

在列中分配值以在中断不唯一时进行解算

1 个答案: