我有一组数据，我需要将某些变量（数字）的值编码为3个类。
我的数据集与此类似，但还有60多个变量：
anim <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15)
wt <- c(181,179,180.5,201,201.5,245,246.4,189.3,301,354,369,205,199,394,231.3)
data <- data.frame(anim,wt)
> data
anim wt
1 1 181.0
2 2 179.0
3 3 180.5
4 4 201.0
5 5 201.5
6 6 245.0
7 7 246.4
8 8 189.3
9 9 301.0
10 10 354.0
11 11 369.0
12 12 205.0
13 13 199.0
14 14 394.0
15 15 231.3
我需要将变量“wt”的值编码为3类：（wt> = 179＆amp; wt＆lt; 200）= 1; （wt> = 200＆amp; wt＆lt; 300）= 2; （wt> 300）= 3
应该给我这个
> data2
anim wt SWT
1 1 181.0 1
2 2 179.0 1
3 3 180.5 1
4 4 201.0 2
5 5 201.5 2
6 6 245.0 2
7 7 246.4 2
8 8 189.3 1
9 9 301.0 3
10 10 354.0 3
11 11 369.0 3
12 12 205.0 2
13 13 199.0 1
14 14 394.0 3
15 15 231.3 2
答案 0 :(得分：10)
@Greg概述的cut方法可能就是您想要的。需要注意的一点是cut默认返回一个因子，您可以通过提供labels = FALSE来返回整数值来抑制该因子：
cut(data$wt, c(178, 200, 300, Inf), labels = FALSE)
或者，如果您的切割不适合自然休息，您可以使用ifelse()。您可以“嵌套”类似于Excel的ifelse语句。我使用“with”来减少所需的输入：
data$group2 <- with(data, ifelse(wt >= 179 & wt < 200, 1,
ifelse(wt >= 200 & wt < 300, 2, 3))
)
答案 1 :(得分：5)
您可以尝试cut
anim <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15)
wt <-c(181,179,180.5,201,201.5,245,246.4,
189.3,301,354,369,205,199,394,231.3)
data <- data.frame(anim,wt)
编辑：固定组 - 右=假，摆脱拆分示例。
group = cut(data$wt, c(178, 200, 300, Inf), right=FALSE)
data$swt = as.numeric(group)
data
anim wt swt
1 1 181.0 1
2 2 179.0 1
3 3 180.5 1
4 4 201.0 2
5 5 201.5 2
6 6 245.0 2
7 7 246.4 2
8 8 189.3 1
9 9 301.0 3
10 10 354.0 3
11 11 369.0 3
12 12 205.0 2
13 13 199.0 1
14 14 394.0 3
15 15 231.3 2
>
答案 2 :(得分：2)
我认为Greg的答案涵盖“标准操作程序”，但我发现findInterval函数也有很多用途。它自然会返回一个数字，用于标识第二个参数中的区间。
data$int <- findInterval(data$wt, c(179, 200, 300, Inf))
data
答案 3 :(得分：1)
仅显示包car中的替代方法（类似于SPSS中的重新编码）：
> data$SWT <- with(data, recode(wt, "lo:200=1; 300:hi=3; else=2"))
> data
anim wt SWT
1 1 181.0 1
2 2 179.0 1
3 3 180.5 1
4 4 201.0 2
5 5 201.5 2
6 6 245.0 2
7 7 246.4 2
8 8 189.3 1
9 9 301.0 3
10 10 354.0 3
11 11 369.0 3
12 12 205.0 2
13 13 199.0 1
14 14 394.0 3
15 15 231.3 2
答案 4 :(得分：0)
为了完整性和信息，classInt包（在CRAN上）是另一种将数字分类到类中的方便方法。