R語言中cut()函數的用法說明

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R語言cut()函數使用

cut()切割將x的范圍劃分為時間間隔，並根據其所處的時間間隔對x中的值進行編碼。

參數：breaks:兩個或更多個唯一切割點或單個數字（大於或等於2）的數字向量，給出x被切割的間隔的個數。

breaks采用fivenum():返回五個數據：最小值、下四分位數、中位數、上四分位數、最大值。

labels為區間數，打標簽

ordered_result 邏輯結果應該是一個有序的因素嗎？

先用fivenum求出5個數，再用labels為每兩個數之間，貼標簽，采用（]的區間, 再將各個數，對應區間，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", "優")
> j2<-cut(j1,break1,labels,ordered_result = T)
> j2
[1] <NA> 中   中   良   差   良   優   差   優  
Levels: 差 < 中 < 良 < 優

補充：R語言中使用CUT函數將數據進行分段重編碼

在很多SCI論文中，都會把連續變量進行分段比較，如年齡分為青年、中年、老年，或者把某一指標連續高,中,低分為幾等分再進行性分析，如下圖所示，把連續的孕周通過認為的分為早孕、中孕和晚孕

在R語言中，實現這種方法，我們需要把連續變量進行分段（也叫分箱）然後進行重編碼對數據進行分析，這一步很重要，這是為後面的分析做準備。今天我們通過使用R語言自帶的CUT函數來演示對數據的分段重編碼及數據整理。

我們今天使用SPSS軟件自帶的Breast cancer surviva的數據資料為演示，先打開Rstudiu把數據導入，並且刪除缺失值

library(foreign)#導入foreign包
bc <- read.spss(“E:/r/Breast cancer survival agec.sav”,
use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc <- na.omit(bc)

查看一下該數據

head(bc)

第二個指標是年齡，我們打算把年齡平局分為高中低三個區間

age1<-cut(bc$age,breaks = 3,labels = c(1,2,3))#平均分為3個區間，命名為1，2，3

dc<-cbind(bc,age1)#把變量加入表格

這樣就把年齡進行瞭分組重編碼。我們還可以對具體年齡段進行分組

age2<-cut(bc$age,breaks=c(0,20,60,100),include.lowest=T,
labels = c(1,2,3))#把age劃分為0-20，20-60，60到100這樣3個區間
dd<-cbind(bc,age2)#把變量加入表格

也可以按百分位比把年齡進行分段

age3<-quantile(bc$age,c(0,.25,.50,.75,1))
dc<-cbind(bc,age3)#把變量加入表格

以上為個人經驗，希望能給大傢一個參考，也希望大傢多多支持WalkonNet。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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