Cara Membuat Subkumpulan Data dalam R - dummies

Fungsi cut () dalam R menghasilkan tong saiz yang sama (secara lalai) dalam data anda dan kemudian mengelaskan setiap elemen ke dalamnya bin yang sesuai.

Jika ini kelihatan seperti bersuara, jangan risau. Beberapa contoh sepatutnya membuat hidup ini.

Cara menggunakan potongan untuk membuat bilangan subkumpulan tetap

Untuk menggambarkan penggunaan potong (), lihat pada keadaan dataset terbina dalam. x77, array dengan beberapa lajur dan satu baris bagi setiap negeri di Amerika Syarikat:

>> kepala (nyatakan x77) Pendapatan Penduduk Illiteracy Life Exp Murder HS Grad Frost Area Alabama 3615 3624 2. 1 69. 05 15. 1 41. 3 20 50708 Alaska 365 6315 1. 5 69 31 11. 3 66. 7 152 566432 Arizona 2212 4530 1. 8 70. 55 7. 8 58. 1 15 113417 Arkansas 2110 3378 1. 9 70. 66 10. 1 39. 9 65 51945 California 21198 5114 1. 1 71. 71 10. 3 62. 6 20 156361 Colorado 2541 4884 0. 7 72. 06 6. 8 63. 9 166 103766

Anda mahu bekerja dengan lajur yang dipanggil Frost. Untuk mengekstrak lajur ini, cuba yang berikut:

>> kepala frost (frost, 5) Alabama Alaska Arizona Arkansas California 20 152 15 65 20

Anda kini mempunyai objek baru, fros, vektor bernama bernombor. Sekarang gunakan potong () untuk membuat tiga tong dalam data anda: >> potong (beku, 3, termasuk. Terendah = TRUE) [1] [-0. 188, 62. 6] (125, 188) [-0. 188, 62. 6] (62. 6, 125] [5] [-0. 188, 62. 6] (125, 188) (125, 188] (62. 6, 125) … [45] (125, 188) (62. 6, 125] [-0.188, 62. 6] (62. 6, 125] [49] (125, 188) 125, 188] Tahap: [-0.18, 62. 6] (62. 6, 125) (125, 188)

Hasilnya adalah faktor dengan tiga tahap Nama-nama tahap kelihatan sedikit rumit, Contohnya, bin yang pertama mengandungi negara-negara yang mempunyai beku antara -0.118 dan 62. 8 hari.

Pada hakikatnya, tidak ada negara yang mempunyai es pada hari-hari negatif - R sedang secara konservatif secara matematik dan menambahkan sedikit padding.

Perhatikan argumen termasuk nilai terendah untuk hujah ini termasuk, terendah = FALSE, yang kadangkala boleh menyebabkan R mengabaikan nilai terendah dalam data anda.

Cara menambah label untuk dipotong

Tahap nama tidak sangat mesra pengguna, jadi tentukan beberapa nama yang lebih baik dengan l hujah abels: >> dipotong (beku, 3, termasuk). rendah = TRUE, labels = c ("Rendah", "Med", "Tinggi")) [1] Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah Tinggi Rendah Rendah Rendah Rendah Rendah … [45]

Sekarang anda mempunyai faktor yang mengklasifikasikan keadaan ke dalam rendah, sederhana, dan tinggi, bergantung kepada bilangan hari fros yang mereka dapat.

Cara menggunakan jadual untuk mengira jumlah pemerhatian

Satu bahagian analisis yang menarik adalah untuk mengira berapa banyak negeri dalam setiap kurungan. Anda boleh melakukan ini dengan fungsi meja (), yang hanya mengira jumlah pemerhatian di setiap peringkat faktor anda.

>> x jadual (x) x Rendah Rendah Tinggi 11 19 20