如何在R中将连续变量拆分为多个组？

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

当我们要基于连续变量的某些特征比较分类变量的不同级别时，需要拆分连续变量。例如，从工资创建工资组，然后使用方差分析或Kruskal-Wallis检验比较这些组。要将连续变量分为多个组，我们可以使用Hmisc包的cut2函数-

示例

请看以下数据帧-

set.seed(2)
ID<-1:25
Salary<-sample(20:50,25,replace=TRUE)
df<-data.frame(ID,Salary)
df

输出结果

ID Salary
1 1 40
2 2 34
3 3 25
4 4 25
5 5 27
6 6 36
7 7 48
8 8 36
9 9 31
10 10 48
11 11 28
12 12 37
13 13 30
14 14 20
15 15 22
16 16 41
17 17 35
18 18 37
19 19 38
20 20 42
21 21 50
22 22 27
23 23 26
24 24 20
25 25 41

根据薪资划分df并为具有五个组的薪资组创建新列-

library(Hmisc)
df$Salary_Group<-as.numeric(cut2(df$Salary, g=5))
df
ID Salary Salary_Group
1 1 40 4
2 2 34 3
3 3 25 1
4 4 25 1
5 5 27 2
6 6 36 3
7 7 48 5
8 8 36 3
9 9 31 3
10 10 48 5
11 11 28 2
12 12 37 4
13 13 30 2
14 14 20 1
15 15 22 1
16 16 41 4
17 17 35 3
18 18 37 4
19 19 38 4
20 20 42 5
21 21 50 5
22 22 27 2
23 23 26 2
24 24 20 1
25 25 41 4

根据薪金划分df并为具有三组的薪金组创建新列-

df$Salary_Group<-as.numeric(cut2(df$Salary, g=3))
df
ID Salary Salary_Group
1 1 40 3
2 2 34 2
3 3 25 1
4 4 25 1
5 5 27 1
6 6 36 2
7 7 48 3
8 8 36 2
9 9 31 2
10 10 48 3
11 11 28 1
12 12 37 2
13 13 30 2
14 14 20 1
15 15 22 1
16 16 41 3
17 17 35 2
18 18 37 2
19 19 38 3
20 20 42 3
21 21 50 3
22 22 27 1
23 23 26 1
24 24 20 1
25 25 41 3
df$Salary_Group
[1] 3 2 1 1 1 2 3 2 2 3 1 2 2 1 1 3 2 2 3 3 3 1 1 1 3

这里，组大小是不同的，因为样本大小为25，而不是3的倍数。

以上是 如何在R中将连续变量拆分为多个组？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/357708.html