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我有一个带有连续数字变量的数据框,以月为单位的年龄(age_mnths)。我想创建一个新的离散变量,年龄类别基于年龄间隔。
# Some example data
rota2 <- data.frame(age_mnth = 1:170)
ifelse
基于程序(如下),但我相信有可能有更优雅的解决方案。
rota2$age_gr<-ifelse(rota2$age_mnth < 6, rr2 <- "0-5 mnths",
ifelse(rota2$age_mnth > 5 & rota2$age_mnth < 12, rr2 <- "6-11 mnths",
ifelse(rota2$age_mnth > 11 & rota2$age_mnth < 24, rr2 <- "12-23 mnths",
ifelse(rota2$age_mnth > 23 & rota2$age_mnth < 60, rr2 <- "24-59 mnths",
ifelse(rota2$age_mnth > 59 & rota2$age_mnth < 167, rr2 <- "5-14 yrs",
rr2 <- "adult")))))
cut
函数,但我无法处理它来离散化/分类。
最佳答案
如果有理由不想使用 cut
那我不明白为什么。 cut
会很好地完成你想做的事情
# Some example data
rota2 <- data.frame(age_mnth = 1:170)
# Your way of doing things to compare against
rota2$age_gr<-ifelse(rota2$age_mnth<6,rr2<-"0-5 mnths",
ifelse(rota2$age_mnth>5&rota2$age_mnth<12,rr2<-"6-11 mnths",
ifelse(rota2$age_mnth>11&rota2$age_mnth<24,rr2<-"12-23 mnths",
ifelse(rota2$age_mnth>23&rota2$age_mnth<60,rr2<-"24-59 mnths",
ifelse(rota2$age_mnth>59&rota2$age_mnth<167,rr2<-"5-14 yrs",
rr2<-"adult")))))
# Using cut
rota2$age_grcut <- cut(rota2$age_mnth,
breaks = c(-Inf, 6, 12, 24, 60, 167, Inf),
labels = c("0-5 mnths", "6-11 mnths", "12-23 mnths", "24-59 mnths", "5-14 yrs", "adult"),
right = FALSE)
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