R语言cut函数

Python014

R语言cut函数,第1张

在数据处理时,常需要对数值型数据进行归类,如我们收集收入时往往需要给出最直观的变量来告知我们这个值的收入是高、低还是中等。cut函数可实现这一目的。

如果希望加一列来将income分类为 low,medium以及high,标准为income<=3000定义为low, 3000<income<=8000为medium, income>8000为high,运用cut函数,命令如下:

vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量 character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框

c:连接为向量或列表 sequence:等差序列 rep:重复

length:求长度 subset:求子集 seq,from:to, NA:缺失值 NULL:空对象 sort,order,unique,rev:排序 unlist:展平列表 attr,attributes:对象属性

mode,typeof:对象存储模式与类型 names:对象的名字属性

character:字符型向量 nchar:字符数 substr:取子串 format,formatC:把对象用格式转换为字符串 paste,strsplit:连接或拆分

charmatch,pmatch:字符串匹配 grep,sub,gsub:模式匹配与替换

complex,Re,Im,Mod,Arg,Conj:复数函数

factor:因子 codes:因子的编码 levels:因子的各水平的名字 nlevels:因子的水平个数 cut:把数值型对象分区间转换为因子

table:交叉频数表 split:按因子分组 aggregate:计算各数据子集的概括统计量 tapply:对“不规则”数组应用函数

+, -, *, /, ^, %%, %/%:四则运算 ceiling,floor,round,signif,trunc,zapsmall:舍入 max,min,pmax,pmin:最大最小值

range:最大值和最小值 sum,prod:向量元素和,积 cumsum,cumprod,cummax,cummin:累加、累乘 sort:排序 approx和approx fun:插值 diff:差分 sign:符号函数

abs,sqrt:绝对值,平方根 log, exp, log10, log2:对数与指数函数 sin,cos,tan,asin,acos,atan,atan2:三角函数

sinh,cosh,tanh,asinh,acosh,atanh:双曲函数

beta,lbeta,gamma,lgamma,digamma,trigamma,tetragamma,pentagamma,choose ,lchoose:与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数

fft,mvfft,convolve:富利叶变换及卷积 polyroot:多项式求根 poly:正交多项式 spline,splinefun:样条差值

besselI,besselK,besselJ,besselY,gammaCody:Bessel函数 deriv:简单表达式的符号微分或算法微分

array:建立数组 matrix:生成矩阵 data.matrix:把数据框转换为数值型矩阵 lower.tri:矩阵的下三角部分 mat.or.vec:生成矩阵或向量 t:矩阵转置

cbind:把列合并为矩阵 rbind:把行合并为矩阵 diag:矩阵对角元素向量或生成对角矩阵 aperm:数组转置 nrow, ncol:计算数组的行数和列数 dim:对象的维向量

dimnames:对象的维名 row/colnames:行名或列名 %*%:矩阵乘法 crossprod:矩阵交叉乘积(内积) outer:数组外积 kronecker:数组的Kronecker积

apply:对数组的某些维应用函数 tapply:对“不规则”数组应用函数 sweep:计算数组的概括统计量 aggregate:计算数据子集的概括统计量 scale:矩阵标准化

matplot:对矩阵各列绘图 cor:相关阵或协差阵 Contrast:对照矩阵 row:矩阵的行下标集 col:求列下标集

solve:解线性方程组或求逆 eigen:矩阵的特征值分解 svd:矩阵的奇异值分解 backsolve:解上三角或下三角方程组 chol:Choleski分解

qr:矩阵的QR分解 chol2inv:由Choleski分解求逆

<,>,<=,>=,==,!=:比较运算符 !,&,&&,|,||,xor():逻辑运算符 logical:生成逻辑向量 all,any:逻辑向量都为真或存在真

ifelse():二者择一 match,%in%:查找 unique:找出互不相同的元素 which:找到真值下标集合 duplicated:找到重复元素

optimize,uniroot,polyroot:一维优化与求根

if,else,ifelse,switch:分支 for,while,repeat,break,next:循环 apply,lapply,sapply,tapply,sweep:替代循环的函数。

function:函数定义 source:调用文件 call:函数调用 .C,.Fortran:调用C或者Fortran子程序的动态链接库。 Recall:递归调用

browser,debug,trace,traceback:程序调试 options:指定系统参数 missing:判断虚参是否有对应实参 nargs:参数个数 stop:终止函数执行

on.exit:指定退出时执行 eval,expression:表达式计算 system.time:表达式计算计时 invisible:使变量不显示 menu:选择菜单(字符列表菜单)

其它与函数有关的还有:delay,delete.response,deparse,do.call,dput,environment ,,formals,format.info,interactive,

is.finite,is.function,is.language,is.recursive ,match.arg,match.call,match.fun,model.extract,name,parse,substitute,sys.parent ,warning,machine

cat,print:显示对象 sink:输出转向到指定文件 dump,save,dput,write:输出对象 scan,read.table,load,dget:读入

ls,objects:显示对象列表 rm, remove:删除对象 q,quit:退出系统 .First,.Last:初始运行函数与退出运行函数。

options:系统选项 ?,help,help.start,apropos:帮助功能 data:列出数据集分析

每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数。

比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm。下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d、p、q或r就构成函数名:

norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,weibull:威布尔,gamma:伽玛,beta:贝塔

lnorm:对数正态,logis:逻辑分布,cauchy:柯西, binom:二项分布,geom:几何分布,hyper:超几何,nbinom:负二项,pois:泊松 signrank:符号秩,

wilcox:秩和,tukey:学生化极差

sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR(四分位间距)等为统计量,sort,order,rank与排序有关,其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。

R中已实现的有chisq.test,prop.test,t.test。

cor,cov.wt,var:协方差阵及相关阵计算 biplot,biplot.princomp:多元数据biplot图 cancor:典则相关 princomp:主成分分析 hclust:谱系聚类

kmeans:k-均值聚类 cmdscale:经典多维标度 其它有dist,mahalanobis,cov.rob。

ts:时间序列对象 diff:计算差分 time:时间序列的采样时间 window:时间窗

lm,glm,aov:线性模型、广义线性模型、方差

变量可归结为名义型、有序型或连续型变量。名义型变量是没有顺序之分的类别变量。类别(名义型)变量和有序类别(有序型)变量在R中称为因子(factor)。因子在R中非常重要,因为它决定了数据的分析方式以及如何进行视觉呈现。因子(factor)是R语言中比较特殊的一个数据类型, 它是一个用于存储 的类型,举个例子,从性别上,可以把人分为:男人和女人,从年龄上划分,又可以把人分为:未成年人(<18岁),成年人(>=18)。

R把表示分类的数据称为因子,因子的行为有时像字符串,有时像整数。因子是一个向量,通常情况下,每个元素都是字符类型,也有其他数据类型的元素。因子具有因子水平(Levels),用于限制因子的元素的取值范围,R强制:因子水平是字符类型,因子的元素只能从因子水平中取值,这意味着,因子的每个元素要么是因子水平中的字符(或转换为其他数据类型),要么是缺失值,这是因子的约束,是语法上的规则。

通常情况下,在创建数据框变量时,R隐式把数据类型为字符的列创建为因子,这是因为R会把文本类型默认为类别数据,并自动转换为因子。前面我们在讲数据框时,就有提到。

通过class()函数检查gender列的类,结果是因子类型,而不是字符向量。

可以通过factor()函数创建因子,factor()函数的第一个参数必须是字符向量,通过levels参数显式设置因子水平。

参数注释:

例如,因子sex的值是向量c('f','m','f','f','m'),因子水平是c('f','m')

因子水平规定了 因子取值的范围 ,每一个因子,都包含因子水平的信息,例如,打印gender列,可以看到因子的元素和水平:

该因子中的每个值都是一个字符串,它们被限制为“f”、“m”和缺失值(NA)。如果把其他字符串添加到gender列中,R会抛出警告消息,并把错误赋值的元素设置为NA,例如:

因子水平,可以通过函数levels(factor)来查看:

水平的级数,相当于level的长度,可以由nlevels函数查询到:

使用factor函数创建因子,可以使用labels参数为每个因子水平添加标签,labels参数的字符顺序,要和levels参数的字符顺序保持一致,例如:

通常情况下,因子一般是无序的,这可以通过is.ordered()函数来验证:

因子的顺序,实际上是指因子水平的顺序,有序因子的因子水平是有序的。在特殊情况下,有些因子的水平在语义上大于或小于其他水平,R支持按顺序排列的因子,使用ordered函数,或通过给factor函数传入order=TRUE参数,把无序因子转换为有序的因子。

ordered()函数不能指定特定因子水平的顺序,通常情况下,因子中先出现的水平小于后出现的水平。例如,通过ordered函数把sex因子转换为有序的因子:

通过factor函数创建有序因子,通过levels指定因子的顺序。

因子的顺序,其实是因子水平的顺序,我们可以通过levels,使现有的因子按照指定的因子水平来排序。

例如,把heights数据框的gender,按照指定的levels,转换成有序因子:

在数据清理时,可能需要去掉与因子水平对应的数据,通常情况下,需要删除未使用的因子水平,可以使用droplevels函数,它接受因子或是数据框作为参数。

如果x是数据框,那么把数据框中未使用的因子删除。

在数据清理中,有时需要把因子转换为字符,通常情况下,使用as.character()函数,把因子转换为字符串:

使用as.numeric()或as.integer()函数可以把因子转换成对应的整数.

函数 cut() 能够把数值变量切成不同的块,然后返回一个因子.

参数注释:

例如,把身高数据,按照指定的切割点向量分割:

当需要把因子转换为有序因子时,要注意因子水平的顺序.