R語言中cut()函數的用法說明
更新時間：2021年04月21日 14:18:22 投稿：jingxian
這篇文章主要介紹了R語言中cut()函數的用法說明，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
R語言cut()函數使用
cut()切割將x的范圍劃分為時間間隔，并根據其所處的時間間隔對x中的值進行編碼。
參數：breaks:兩個或更多個唯一切割點或單個數字（大于或等于2）的數字向量，給出x被切割的間隔的個數。
breaks采用fivenum():返回五個數據：最小值、下四分位數、中位數、上四分位數、最大值。
labels為區(qū)間數，打標簽
ordered_result 邏輯結果應該是一個有序的因素嗎？
先用fivenum求出5個數，再用labels為每兩個數之間，貼標簽，采用（]的區(qū)間, 再將各個數，對應區(qū)間，求出即可
>j1<-c(23,62,72,80,59,82,90,43,94)
break1<-fivenum(j1)
> break1
[1] 23 59 72 82 94
> labels = c("差", "中", "良", "優(yōu)")
> j2<-cut(j1,break1,labels,ordered_result = T)
> j2
[1] <NA> 中 中 良 差 良 優(yōu) 差 優(yōu)
Levels: 差 < 中 < 良 < 優(yōu)
補充：R語言中使用CUT函數將數據進行分段重編碼
在很多SCI論文中，都會把連續(xù)變量進行分段比較，如年齡分為青年、中年、老年，或者把某一指標連續(xù)高,中,低分為幾等分再進行性分析，如下圖所示，把連續(xù)的孕周通過認為的分為早孕、中孕和晚孕
在R語言中，實現這種方法，我們需要把連續(xù)變量進行分段（也叫分箱）然后進行重編碼對數據進行分析，這一步很重要，這是為后面的分析做準備。今天我們通過使用R語言自帶的CUT函數來演示對數據的分段重編碼及數據整理。
我們今天使用SPSS軟件自帶的Breast cancer surviva的數據資料為演示，先打開Rstudiu把數據導入，并且刪除缺失值
library(foreign)#導入foreign包 bc <- read.spss(“E:/r/Breast cancer survival agec.sav”, use.value.labels=F, to.data.frame=T) bc <- na.omit(bc)
查看一下該數據
head(bc)
第二個指標是年齡，我們打算把年齡平局分為高中低三個區(qū)間
age1<-cut(bc$age,breaks = 3,labels = c(1,2,3))#平均分為3個區(qū)間，命名為1，2，3
dc<-cbind(bc,age1)#把變量加入表格
這樣就把年齡進行了分組重編碼。我們還可以對具體年齡段進行分組
age2<-cut(bc$age,breaks=c(0,20,60,100),include.lowest=T, labels = c(1,2,3))#把age劃分為0-20，20-60，60到100這樣3個區(qū)間 dd<-cbind(bc,age2)#把變量加入表格
也可以按百分位比把年齡進行分段
age3<-quantile(bc$age,c(0,.25,.50,.75,1)) dc<-cbind(bc,age3)#把變量加入表格
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。
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