R语言cut()函数使用 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
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编程网。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
--结束END--
本文标题: R语言中cut()函数的用法说明
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/124184.html(转载时请注明来源链接)
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