在R語言中，你可以使用一系列的函數和技巧來對數據進行分類。以下是一些常見的方法：
table()函數對數據進行頻數統計，可以統計每個類別的數量。data <- c("A", "B", "A", "C", "B", "A", "C")
table(data)
factor()函數將數據轉換為因子變量，可以對數據進行分類。data <- c("A", "B", "A", "C", "B", "A", "C")
data_factor <- factor(data)
cut()函數將連續變量劃分為多個等距的區間，進行分組分類。data <- c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70)
cut_data <- cut(data, breaks = 3)
dplyr包中的group_by()函數和summarise()函數對數據進行分組匯總。library(dplyr)
data <- data.frame(category = c("A", "B", "A", "C", "B", "A", "C"), value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7))
data %>%
group_by(category) %>%
summarise(mean_value = mean(value))
這些是一些基本的方法，你可以根據具體的數據和需求選擇合適的方法對數據進行分類。
