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這篇文章主要介紹R語言如何使用ifelse進行數據分組,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
數據分組,根據數據分析對象的特征,按照一定的數值指標,把數據分析對象劃分為不同的區間部分來研究,以揭示內在的聯系和規律性;
在R中,我們常用ifelse函數來進行數據的分組,跟excel中的if函數是同一種用法。
ifelse(condition,TRUE,FALSE)
> data <- read.table('1.csv', sep='|', header=TRUE); > > level <- ifelse( + data$cost<=20, "(0,20]", + ifelse( + data$cost<=40, "(20,40]", + ifelse( + data$cost<=60, "(40,60]", + ifelse( + data$cost<=80, "(60,80]", + ifelse( + data$cost<=100, "(80,100]", "(100,+)" + ) + ) + ) + ) + ) > level [1] "(0,20]" "(0,20]" "(60,80]" "(0,20]" "(80,100]" "(0,20]" "(80,100]" [8] "(60,80]" "(0,20]" "(40,60]" "(20,40]" "(0,20]" "(60,80]" "(80,100]" [15] "(0,20]" > newData <- data.frame(data, level)
數據分組后的結果:
補充:R語言----對數據進行分類匯總(GROUP_BY使用)
library(dplyr) ###加載dplyr模塊 A<-read.csv("f:\\TEST\\TDD.csv") ####加載數據 D=data.frame(A) ##### A1<-group_by(D,Date_ID) ####分組項 A2<-summarise(A1,cells=n(), ####統計個數 RRC_chenggongshu=sum(RRC_chenggongshu), RRC_QINGQIUSHU=sum(RRC_qingqiushu), 成功率=round(sum(RRC_chenggongshu)/sum(RRC_qingqiushu)*100,3), ERABCQI1_qingqiushu=sum(ERABCQI1_qingqiushu) ) write.csv(A2,"output.csv", row.names = FALSE)'去掉行名。 這可以在寫入文件時使用附加參數刪除。
執行結果:
以上是“R語言如何使用ifelse進行數據分組”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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