有没有更好的方法在R中创建分位数“虚拟”/因子？
有没有更好的方法在R中创建分位数“虚拟”/因子？
提问于 2010-10-22 23:39:42
我想分配代表分位数的因子。因此，我需要它们是数字的。这就是为什么我写了下面的函数，它基本上就是我问题的答案：
qdum <- function(v,q){
qd = quantile(v,1:(q)/q)
v = as.data.frame(v)
v$b = 0
names(v) <- c("a","b")
i=1
for (i in 1:q){
if(i == 1)
v$b[ v$a < qd[1]] = 1
else
v$b[v$a > qd[i-1] & v$a <= qd[i]] = i
}
all = list(qd,v)
return(all)
}你现在可以笑了:)。返回的列表包含一个变量，可用于将每个观察值分配给其对应的分位数。我现在的问题是:有没有更好的方法(更“本机”或“核心”)来做到这一点？我知道quantcut (来自gtools包)，但至少根据我得到的参数，我最终只得到了那些不方便的(？-至少对我来说)阈值。
任何有助于变得更好的反馈都是值得感谢的！
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2010-10-23 08:48:06
对于基数R，使用分位数计算出拆分，然后剪切以将数值变量转换为离散变量：
qcut <- function(x, n) {
cut(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), labels = seq_len(n),
include.lowest = TRUE)
}或者，如果你只是想要数字：
qcut2 <- function(x, n) {
findInterval(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), all.inside = T)
}Stack Overflow用户
发布于 2010-10-23 00:24:26
我不确定什么是quantcut，但我将执行以下操作
qdum <- function(v, q) {
library(Hmisc)
quantilenum <- cut2(v, g=q)
levels(quantilenum) <- 1:q
cbind(v, quantilenum)
}页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/3998469
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