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这篇CFSDN的博客文章R语言中cut()函数的用法说明由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
cut()切割将x的范围划分为时间间隔，并根据其所处的时间间隔对x中的值进行编码.
参数：breaks:两个或更多个唯一切割点或单个数字（大于或等于2）的数字向量，给出x被切割的间隔的个数.
breaks采用fivenum():返回五个数据：最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值.
labels为区间数，打标签 。
ordered_result 逻辑结果应该是一个有序的因素吗?
先用fivenum求出5个数，再用labels为每两个数之间，贴标签，采用（]的区间, 再将各个数，对应区间，求出即可 。
>j1<-c(23,62,72,80,59,82,90,43,94)break1<-fivenum(j1)> break1[1] 23 59 72 82 94> labels = c("差", "中", "良", "优")> j2<-cut(j1,break1,labels,ordered_result = T)> j2[1] <NA> 中 中 良 差 良 优 差 优 Levels: 差 < 中 < 良 < 优
补充：R语言中使用CUT函数将数据进行分段重编码 。
在很多SCI论文中，都会把连续变量进行分段比较，如年龄分为青年、中年、老年，或者把某一指标连续高,中,低分为几等分再进行性分析，如下图所示，把连续的孕周通过认为的分为早孕、中孕和晚孕 。
在R语言中，实现这种方法，我们需要把连续变量进行分段（也叫分箱）然后进行重编码对数据进行分析，这一步很重要，这是为后面的分析做准备。今天我们通过使用R语言自带的CUT函数来演示对数据的分段重编码及数据整理.
我们今天使用SPSS软件自带的Breast cancer surviva的数据资料为演示，先打开Rstudiu把数据导入，并且删除缺失值 。
library(foreign)#导入foreign包bc <- read.spss(“E:/r/Breast cancer survival agec.sav”,use.value.labels=F, to.data.frame=T)bc <- na.omit(bc)
查看一下该数据 。
head(bc)
第二个指标是年龄，我们打算把年龄平局分为高中低三个区间 。
age1<-cut(bc$age,breaks = 3,labels = c(1,2,3))#平均分为3个区间，命名为1，2，3
dc<-cbind(bc,age1)#把变量加入表格
这样就把年龄进行了分组重编码。我们还可以对具体年龄段进行分组 。
age2<-cut(bc$age,breaks=c(0,20,60,100),include.lowest=T,labels = c(1,2,3))#把age划分为0-20，20-60，60到100这样3个区间dd<-cbind(bc,age2)#把变量加入表格
也可以按百分位比把年龄进行分段 。
age3<-quantile(bc$age,c(0,.25,.50,.75,1))dc<-cbind(bc,age3)#把变量加入表格
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教.
原文链接：https://mymuli.blog.csdn.net/article/details/79616374 。
最后此篇关于R语言中cut()函数的用法说明的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于R语言中cut()函数的用法说明的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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