Групування числових даних

Неперервні числові дані можна перетворити на категорії за допомогою функції cut(). Це корисно, коли потрібно аналізувати діапазони, а не окремі значення.

Огляд функції

Функція cut() розділяє числа на інтервали та повертає фактор:

cut(x, breaks, labels = NULL, right = TRUE, ordered_result = FALSE)

x: числовий вектор для категоризації;
breaks: кількість інтервалів або конкретні точки поділу;
labels: назви для категорій;
right: чи інтервали закриті справа;
ordered_result: чи повинні категорії бути впорядкованими.

Приклад


              12345678910
            
heights <- c(170, 165, 195, 172, 189, 156, 178, 198,
             157, 182, 171, 184, 163, 176, 169, 153)

# Split heights into 3 groups
heights_f <- cut(heights,
                 breaks = c(0, 160, 190, 250),
                 labels = c('short', 'medium', 'tall'),
                 ordered_result = TRUE)

heights_f

У результаті:

Дані поділено на три інтервали: (0,160], (160,190] та (190,250];
Вони позначені як 'short', 'medium' та 'tall';
Категорії мають природний порядок.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5

single

Свайпніть щоб показати меню

Неперервні числові дані можна перетворити на категорії за допомогою функції cut(). Це корисно, коли потрібно аналізувати діапазони, а не окремі значення.

Огляд функції

Функція cut() розділяє числа на інтервали та повертає фактор:

cut(x, breaks, labels = NULL, right = TRUE, ordered_result = FALSE)

x: числовий вектор для категоризації;
breaks: кількість інтервалів або конкретні точки поділу;
labels: назви для категорій;
right: чи інтервали закриті справа;
ordered_result: чи повинні категорії бути впорядкованими.

Приклад


              12345678910
            
heights <- c(170, 165, 195, 172, 189, 156, 178, 198,
             157, 182, 171, 184, 163, 176, 169, 153)

# Split heights into 3 groups
heights_f <- cut(heights,
                 breaks = c(0, 160, 190, 250),
                 labels = c('short', 'medium', 'tall'),
                 ordered_result = TRUE)

heights_f

У результаті:

Дані поділено на три інтервали: (0,160], (160,190] та (190,250];
Вони позначені як 'short', 'medium' та 'tall';
Категорії мають природний порядок.

Завдання

Проведіть, щоб почати кодувати

У вас є вектор числових оцінок. Ось як їх можна класифікувати за рівнями фактора:

[0, 60) - 'F';
[60, 75) - 'D';
[75, 85) - 'C';
[85, 95) - 'B';
[95, 100) - 'A'.

Ваше завдання:

Створити змінну grades_f, яка класифікує оцінки за допомогою функції cut(). Використайте такі параметри:
- breaks - c(0, 60, 75, 85, 95, 100);
- labels - c('F', 'D', 'C', 'B', 'A');
- ordered_result - TRUE (щоб упорядкувати значення фактора);
- right - FALSE (щоб включати ліву межу інтервалу, а не праву).
Вивести вміст grades_f.

Рішення

Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5

single

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат