在R中合并数据 [英] binning data in R
本文介绍了在R中合并数据的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
v< -c（1：4000）
V真的只是一个向量。我读了关于切割，但需要我来分割断点。我只想要60个等间隔
解决方案
使用 cut 和直拨：
> （v，cut（v，60），median）
（-3,67.7）（67.7,134）（134,201）（201,268）
34.0 101.0 167.5 234.0
（268,334）（ 334,401]（401,468）（468,534）
301.0 367.5 434.0 501.0
（534,601）（601,668）（668,734）（734,801）
567.5 634.0 701.0 767.5
（801,867）（867,934） （934,1e + 03]（1e + 03,1.07e + 03]
834.0 901.0 967.5 1034.0
（1.07e + 03,1.13e + 03]（1.13e + 03,1.2e + 03 ]（1.2e + 03,1.27e + 03]（1.27e + 03,1.33e + 03]
1101.0 1167.5 1234.0 1301.0
（1.33e + 03,1.4e + 03]（1.4e + 03,1.47e + 03]（1.47e + 03,1.53e + 03]（1.53e + 03,1.6e + 03）
1367.5 1434.0 1500.5 1567.0
（1.6e + 03,1.67e + 03]（1.67e + 03,1.73e + 03]（1.73e + 03,1.8e + 03]（1.8e + 03,1.87e + 03 ]
1634.0 1700.5 1767.0 1834.0
（1.87e + 03,1.93e + 03]（1.93e + 03,2e + 03]（2e + 03,2.07e + 03]（2.07e + 03， 2.13e + 03]
1900.5 1967.0 2034.0 2100.5
（2.13e + 03,2.2e + 03]（2.2e + 03,2.27e + 03]（2.27e + 03,2.33e + 03] （2.33e + 03,2.4e + 03]
2167.0 2234.0 2300.5 2367.0
（2.4e + 03,2.47e + 03]（2.47e + 03,2.53e + 03]（2.53e + 03 ，2.6e + 03]（2.6e + 03,2.67e + 03]
2434.0 2500.5 2567.0 2634.0
（2.67e + 03,2.73e + 03]（2.73e + 03,2.8e + 03 ]（2.8e + 03,2.87e + 03]（2.87e + 03,2.93e + 03）
2700.5 2767.0 2833.5 2900.0
（2.93e + 03,3e + 03]（3e + 03， 3.07e + 03]（3.07e + 03,3.13e + 03]（3.13e + 03,3。 2e + 03]
2967.0 3033.5 3100.0 3167.0
（3.2e + 03,3.27e + 03]（3.27e + 03,3.33e + 03]（3.33e + 03,3.4e + 03]（ 3.4e + 03,3.47e + 03]
3233.5 3300.0 3367.0 3433.5
（3.47e + 03,3.53e + 03]（3.53e + 03,3.6e + 03]（3.6e + 03， 3.67e + 03]（3.67e + 03,3.73e + 03]
3500.0 3567.0 3633.5 3700.0
（3.73e + 03,3.8e + 03]（3.8e + 03,3.87e + 03] （3.87e + 03,3.93e + 03]（3.93e + 03,4e + 03）
3767.0 3833.5 3900.0 3967.0
I have a vector with around 4000 values. I would just need to bin it into 60 equal intervals for which I would then have to calculate the median (for each of the bins).
v<-c(1:4000)
V is really just a vector. I read about cut but that needs me to sepecify the breakpoints. I just want 60 equal intervals
解决方案
Use cut and tapply:
> tapply(v, cut(v, 60), median)
(-3,67.7] (67.7,134] (134,201] (201,268]
34.0 101.0 167.5 234.0
(268,334] (334,401] (401,468] (468,534]
301.0 367.5 434.0 501.0
(534,601] (601,668] (668,734] (734,801]
567.5 634.0 701.0 767.5
(801,867] (867,934] (934,1e+03] (1e+03,1.07e+03]
834.0 901.0 967.5 1034.0
(1.07e+03,1.13e+03] (1.13e+03,1.2e+03] (1.2e+03,1.27e+03] (1.27e+03,1.33e+03]
1101.0 1167.5 1234.0 1301.0
(1.33e+03,1.4e+03] (1.4e+03,1.47e+03] (1.47e+03,1.53e+03] (1.53e+03,1.6e+03]
1367.5 1434.0 1500.5 1567.0
(1.6e+03,1.67e+03] (1.67e+03,1.73e+03] (1.73e+03,1.8e+03] (1.8e+03,1.87e+03]
1634.0 1700.5 1767.0 1834.0
(1.87e+03,1.93e+03] (1.93e+03,2e+03] (2e+03,2.07e+03] (2.07e+03,2.13e+03]
1900.5 1967.0 2034.0 2100.5
(2.13e+03,2.2e+03] (2.2e+03,2.27e+03] (2.27e+03,2.33e+03] (2.33e+03,2.4e+03]
2167.0 2234.0 2300.5 2367.0
(2.4e+03,2.47e+03] (2.47e+03,2.53e+03] (2.53e+03,2.6e+03] (2.6e+03,2.67e+03]
2434.0 2500.5 2567.0 2634.0
(2.67e+03,2.73e+03] (2.73e+03,2.8e+03] (2.8e+03,2.87e+03] (2.87e+03,2.93e+03]
2700.5 2767.0 2833.5 2900.0
(2.93e+03,3e+03] (3e+03,3.07e+03] (3.07e+03,3.13e+03] (3.13e+03,3.2e+03]
2967.0 3033.5 3100.0 3167.0
(3.2e+03,3.27e+03] (3.27e+03,3.33e+03] (3.33e+03,3.4e+03] (3.4e+03,3.47e+03]
3233.5 3300.0 3367.0 3433.5
(3.47e+03,3.53e+03] (3.53e+03,3.6e+03] (3.6e+03,3.67e+03] (3.67e+03,3.73e+03]
3500.0 3567.0 3633.5 3700.0
(3.73e+03,3.8e+03] (3.8e+03,3.87e+03] (3.87e+03,3.93e+03] (3.93e+03,4e+03]
3767.0 3833.5 3900.0 3967.0
这篇关于在R中合并数据的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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