Question

我希望使用tidyverse离散化数字数据，目的是使用条形图通过手动声明削减发生在哪里（例如针对年龄段或年龄段）来绘制不同的数值范围，就好像数据是分类的一样。收入范围。我希望间隔不相等。

到目前为止，我已经尝试过使用cut()并使用breaks = c()设置垃圾箱的基本R方法。但是，我注意到cut_interval包中存在一组功能cut_width，cut_number和ggplot2。我认为有一种方法可以使用这些功能手动设置间隔切割，因为存在breaks参数作为间隔和数字变量。

library(tidyverse)

mtcars <- as_tibble(mtcars)

mtcars %>% 
  count(cut_interval(mpg, n = 4))
#> # A tibble: 4 x 2
#>   `cut_interval(mpg, n = 4)`     n
#>   <fct>                      <int>
#> 1 [10.4,16.3]                   10
#> 2 (16.3,22.1]                   13
#> 3 (22.1,28]                      5
#> 4 (28,33.9]                      4

mtcars %>% 
  count(cut_interval(mpg, n = 4, breaks = c(10, 18, 23, 28, 35)))
#> Error: Evaluation error: lengths of 'breaks' and 'labels' differ.

^{由reprex package（v0.2.1）于2019-06-03创建}

上面的代码很接近我想要的，但是它根据间隔的数量来设置休息时间。

在上面的示例中，我希望我的分组如下：

10-18、19-23、24-28、29-35。

使用breaks自变量有可能吗？谢谢。

Answer 1

您可以使用实际的基本cut函数来执行此操作：

library(tidyverse)

mtcars %>% 
    mutate(bin = cut(mpg, breaks = c(Inf, 10, 18, 19, 23, 24, 28, 29,35))) %>% 
    count(bin)

哪个会给你：

# A tibble: 5 x 2
  bin         n
  <fct>   <int>
1 (10,18]    13
2 (18,19]     2
3 (19,23]    10
4 (24,28]     3
5 (29,35]     4

Tidyverse：将数值数据转换为分类数据，以使用不均匀的分箱宽度进行绘图

1 个答案: