使用ggplot2中的cut函数分隔数值
ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包。cut函数是ggplot2中的一个函数，用于将数值变量划分为离散的区间。
cut函数的语法如下： cut(x, breaks, labels = NULL, include.lowest = FALSE, right = TRUE, dig.lab = 3, ordered_result = FALSE)
参数说明：
- x：要划分的数值变量。
- breaks：划分的区间点，可以是一个数值向量，也可以是一个整数表示要划分的区间个数。
- labels：划分后的区间标签，可以是一个字符向量，也可以是一个逻辑值，表示是否使用默认标签。
- include.lowest：是否包含最小值所在的区间。
- right：区间是否包含右端点。
- dig.lab：标签的小数位数。
- ordered_result：是否返回有序的因子。
cut函数的作用是将数值变量划分为离散的区间，可以用于数据的分组和可视化。它常用于对连续变量进行分组分析，例如将年龄划分为不同的年龄段，将收入划分为不同的收入水平等。
使用ggplot2中的cut函数可以方便地对数值变量进行分组，并结合其他ggplot2函数进行数据可视化。例如，可以使用cut函数将一个数值变量划分为几个区间，然后使用ggplot2的绘图函数绘制直方图或箱线图，以展示不同区间的分布情况。
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1回答
我正在制作一个条形图来可视化连续变量的分布，例如上市价格的价格分布。我生成了一些示例数据，并使用ggplot2制作了一个桶形图。
a<- rnorm (100, 1000, 1000)
d <- as.data.frame(a)
d <-d %>% mutate(b=cut(a, breaks=seq(min(a),max(a), 500))) %>%
group_by(b) %>% summarize(count=n())
ggplot(data=d, aes(x=b, y=count)) +
geom_bar(stat = '
浏览 2提问于2017-05-03得票数 0
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我使用cut和classIntervals对R中的数据进行分组，稍后我使用ggplot2绘制这些数据。因此，使用n=3按分位数进行的基本操作如下所示：
library(classInt)
a<-c(1,10,100,1000,100000,1000000)
b<-cut(a,
breaks=data.frame(
classIntervals(
a,n=3,method="quantile")[2])[,1],
include.lowest=T)
b应该在的位置：
[1] [1,70] [1,70] (70,3.4
浏览 0提问于2013-03-19得票数 36
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这就是我所做的，它给了我想要的结果，但以一种非常低效的方式。 cut(df1$wage, breaks = c(-Inf, 20000,21000,22000,23000,24000,25000,26000,27000,28000,29000,30000, Inf),
include.lowest=TRUE, dig.lab=10, labels = c("-20 000", "20 000-21 000", "21 000-22 000", "22 000-23 000", "23 000-24 0
浏览 7提问于2020-01-31得票数 2
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1回答
dataframe(Mydata)包含值。
Delivery.Time Customer.Name Product.Name
11:22:00 Grace Wangen Insalatone pollo
19:46:47 ystein Skagestad CLASSIC CHEESEBURGER
08:54:20 Hans Hallseth Latte
15:25:21 Thomas Stlen SUSHI
浏览 3提问于2017-04-10得票数 0
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我正在用ggplot2绘制一个直方图，并试图找出如何将特定的回收箱用另一种颜色着色，而不是其他颜色。我想要着色的垃圾桶是由它们的桶边/范围来定义的。
我发现类似的问题是要求基于原始值的条件着色，而不是基于bin范围、或。
示例：
dt <- data.table(x = runif(10000))
ggplot(dt, aes(x)) +
geom_histogram(binwidth = 0.01, boundary = 0, closed = "left",
col = "darkgreen", fill =
浏览 0提问于2020-06-15得票数 1
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我想创建一个变量，它根据binwidth将来自另一个变量的值进行装箱
如果我想创建一个基于计数的bin变量，数据将如下所示：
1 to 5 = 1
6 to 10 = 2
11 to 15 = 3
不需要手动重新编码每个bin，有没有一个函数可以在R中做这样的事情？
浏览 0提问于2015-01-10得票数 1
我试图制作一个二维直方图与个别的垃圾箱显示的内容和梯度。数据在两个轴上都是介于0到4(仅)之间的整数。
我试过使用，但最后遇到了一些问题。首先，一些垃圾桶最终完全没有渐变。在下面的MWE中，130和60的左下角似乎是空白的。第二，在两个轴上，回收箱移到0以下。对于这个轴问题，我发现我可以简单地在x和y上加上一个0.5，但是最后，我也希望轴标签在一个bin中居中，并且添加0.5并不能解决这个问题。
library(ggplot2)
# Construct the data to be plotted
x <- c(rep(0,190),rep(1,50),rep(2,10),rep(3,
浏览 0提问于2016-12-07得票数 2
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1回答
下面是我想做的事情的一个简单的版本。我有以下向量：
wage = 1:10 # Generate a sequence from 1 to 10
我想要创建另一个向量wage_level，这样：
(i)如果wage_level小于5，则wage是5
(ii)如果wage_level等于5，则wage为5
(iii)如果wage_level大于5，则wage为5
我知道我可以使用嵌套的ifelse语句来完成这个任务，但是，正如我前面所指出的，这只是我真正想要做的事情的一个简化版本，因为我有大约15个替代方案。
编辑
下面提供的答案使用了cut()函数，它在许多情况下实际上运行得很好。然而，在我的
浏览 2提问于2013-04-07得票数 1
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让我们有一个数字向量：
a <- round(runif(20, 1, 5), 0)
[1] 3 5 4 2 1 2 3 4 5 2
我需要使用如下表格为这些数字赋值：
1 to 2: assign "A"
3 to 4: assign "B"
5: assign "C"
这是非常简单的示例表，但可能有数千个数字和几十个间隔。
我可以执行嵌套的if结构来测试每个数字以找到正确的间隔。但我正在寻找更好、更矢量化的解决方案。如何有效地解决这个问题？
浏览 0提问于2016-01-19得票数 0
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1回答
嗨，我一直在尝试把数值变量重新定义为分类。
例如，使用mtcars，我试图将mpg分为2类< 25 & =>25
这些是我尝试过的代码，但是得到了错误信息。
data=mtcars
summary(mtcars$mpg)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
10.40 15.43 19.20 20.09 22.80 33.90
mpgcat <- cut(mpg, breaks = (0,24.99,34), labels = c("0","1"))
错误
浏览 1提问于2019-04-15得票数 1
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我有一个df (due_date)，在升序日中有1000s行，每一行都是自事件发生以来的一天(如"1天、2天等“，时间格式为" days ")，所以c1是每天，c2是每一天的人数。下面是我的df的一个小例子：
diff_in_days number_of_people
1 days 100
2 days 50
3 days 200
4 days 20
5 days 25
6 days 500
我正在试图找出一个代码，我可以用它将一定数量的天数组合在一起，然后从这个分组中得到总人数。例如
浏览 0提问于2021-05-08得票数 0
使用此和下面的代码
library(ggplot2)
library(scales)
library(ggmap)
setwd("<path to df.csv file>")
df <- read.csv("df.csv")
ggplot(df, aes(x=long, y= lat)) +
geom_polygon(aes(x=long, y= lat, group= Site1, fill = mean),
color = "black",
size =
浏览 2提问于2016-05-24得票数 2
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使用R和ggplot2进行数据分析的新手。试图弄清楚如何将我的数据从R转换为ggplot2格式。数据是5个不同类别的一组值，我想制作一个堆叠条形图，它允许我根据值将堆叠条形图划分为3个部分。例如。基于任意截止值的小值、中值和大值。类似于excel中的100%堆叠条形图，其中所有值的比例加起来为1(在y轴上)。有相当数量的数据(~1500个观察值)，如果这也是一个有价值的事情。
下面是一个数据样例(但每列有大约1000个观察值)(我放了一个excel屏幕截图，因为我不知道下面是否有效)
dput(sample-data)
浏览 2提问于2020-06-04得票数 1
1回答
下面的示例是通过添加“年龄”从文档示例中修改的
d.coxph <- (survfit(Surv(time, status) ~ sex+age, data = lung))
autoplot(d.coxph)
我将得到以下错误：
levels<-(*tmp*，value = if (nl == nL) as.character(labels) level paste0(标签)：因子级别41被复制)中的错误
输入一个帧号，或0以退出1:自动绘图(d.coxph)>levels<-中的错误(*tmp*，value = if (nl == nL) as.character
浏览 0提问于2018-05-01得票数 1
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我正在尝试对死亡率数据进行Tukey检验，我想测试死亡率是否受到铜含量(单向方差分析)以及铜和温度的组合(双向方差分析)的影响。以下是我的公式：
lm2<-lm(Mortality~Cu)
anova(lm2)
TukeyHSD(aov(Mortality~Cu))
lm2<-lm(Mortality~Cu+Temp+Cu:Temp)
anova(lm2)
TukeyHSD(aov(Mortality~Cu+Temp+Cu:Temp))
方差分析没有问题，但是对于两个Tukey，我得到了以下错误消息：
Error in TukeyHSD.aov(aov(Mor
浏览 1提问于2014-05-09得票数 4
我想在一个管道工作流程中动态地设置ggplot2::scale_x_discrete() (或类似的)中的标签，因为我失败了，似乎我对管道的工作方式有一个误解。我在下面的两个示例中说明了我的问题，示例1运行良好，示例2是我想要的编写代码的方式。我想在一个动作中操作一个变异变量的标签。 library(dplyr)
library(ggplot2) 有效的方法如下。如您所见，我可以通过引用中间的disp df来操纵data.frame的级别 # Example 1
df <-
mtcars %>%
mutate(disp = cut(disp, breaks = 5))
浏览 23提问于2020-07-10得票数 2
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我有一个数据集，其中包含来自唯一用户的印象数，以及该用户是否已被转换(=0)。我想创建一个柱状图，显示20次印象间隔的转换率。这意味着对于每个间隔，转换率是该印象间隔中的转换用户数除以该间隔中的唯一用户数。
例如，对于这个数据集：
# A tibble: 19 x 2
converted tot_impr
<dbl> <dbl>
1 0 19
2 0 4
3 1 19
4 0 13
5 0 18
浏览 3提问于2021-01-11得票数 1
1回答
我有一个数据框架，节省了3列，如下所示：
Templates FTEs PageTotal
1 54.87922 532900.4
383 34.35612 15165274.1
765 31.09695 16608751.6
1147 29.32025 17553846.2
1529 28.23367 18019766.2
1911 27.52513 18346629.7
2293
浏览 1提问于2018-06-06得票数 0
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我试图在直方图中可视化人口统计数据。
我想有一个直方图，有：-age组(20-25，25-30，.) -and为每个年龄组两条(女性，男性)的不同颜色(红色，蓝色)。
我尝试了很多事情，比如为性创建单独的数据格式：
hist(dem.data.female$age,col="red"...)
hist(dem.data.male$age, col= "blue", add= T....)
我收到了一份直方图，但是条子互相重叠.我也尝试过安装easy.ggplot2软件包，但我的R程序似乎没有它。
浏览 0提问于2019-07-14得票数 0
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我有一个向量，它由数字组成，可以取1到100之间的任意值。我想把这个向量分类成一定大小的垃圾箱。
我的逻辑：
1.)将范围(在本例中为1:100)划分为所需的回收箱数量(本例中为10 )。
结果：(1，10.9)，10.9，20.8，(20.8，30.7)，(30.7，40.6)，(40.6，50.5)，(50.5，60.4)，(60.4，70.3)，(70.3，80.2)，(80.2，90.1)，(90.1,100)
2.)然后排序我的向量
我发现了一个方便的函数，它几乎在一次突然之间就完成了所有这些：cut()。这是我的代码：
> table(cut(vector, breaks
浏览 0提问于2020-09-17得票数 0
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