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我正在尝试使用 R 函数 quantcut() 将数值变量重新编码为具有对应于分位数的水平的因子。例如：

> X
[1]  6  4  9  6  1  2  5  3  5  7 10  7  2  7  7  5  6  6  3  4  6  4  2  7  6  7
[27]  4  3  5  3  7  6  8 12  4  4  0  1  7  6  7  4  7  1  1  1  2  3  3  1  1  6
[53]  5  3  1  1  1  3  3  3  1  1  3  1  1  1  3  3  0  1  3  1  8  5  3  0  0  2
[79]  1  3  8  0  1  4  1  1  1  1  1  1  3  2  1  4  1  5  5 12  7  2  6  6  2  6
[105]  0  1  4  1  4  0  7  3  2  1  1  8  5  5  3  0  5  6  2  4  2  2  2  6  4  2
[131]  2  2  2  6  8  5  1  2  8  3  2  7  4  6  6  6  7  5  1  5  5  6  1  4  4  5
[157]  6  2  4  7  2  4 10  6  3  5  2  2  6  6  2  4  5  7  4  5 11  6  6  8  2  4
[183]  4  6 12 16  9  7 14 13 11  5  5  2  2  7  7  6  4  3  4  3  5  4  5  7  9  4
[209]  3 12  4  4  4  8  7  6  1  3  6  7  5  5  6  9  6  4  7  8  5  6  3  6  4  7
[235]  3  3  4  7  5  7  5  9  5  8  3  4  3  2  5  2  4  3  8  4  2  2  1  5  3  5
[261]  8  5  6  4  5  1  1  2  6  2  7  2  4  4  3  3  4 10  5  6 10  2  5  5  0  1
[287]  6  2  5  4  6  6  9  5  5  6  3  8  1  5  1  8  5  2  5  2  4  2  4  4

bins=10
labels = 1:bins
library(gtools)
x2 = quantcut(X, q = seq(0, 1, by=1/bins), labels=labels)

我收到错误消息：“cut.default 中的错误（x[!flag]，bre​​aks = newquant，include.lowest = TRUE，：'breaks' 不是唯一的”。我认为这是因为分位数中有联系，但是quantcut 的文档专门显示了一个示例，说明该函数如何通过使用更少的间隔来处理关系。无论我是否指定标签参数，都会发生错误。

任何建议将不胜感激。

编辑：这是输入变量 X 的代码：

X = c(6L, 4L, 9L, 6L, 1L, 2L, 5L, 3L, 5L, 7L, 10L, 7L, 2L, 7L, 7L, 
5L, 6L, 6L, 3L, 4L, 6L, 4L, 2L, 7L, 6L, 7L, 4L, 3L, 5L, 3L, 7L, 
6L, 8L, 12L, 4L, 4L, 0L, 1L, 7L, 6L, 7L, 4L, 7L, 1L, 1L, 1L, 
2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 6L, 5L, 3L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 
3L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 0L, 1L, 3L, 1L, 8L, 5L, 3L, 0L, 0L, 2L, 
1L, 3L, 8L, 0L, 1L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 4L, 
1L, 5L, 5L, 12L, 7L, 2L, 6L, 6L, 2L, 6L, 0L, 1L, 4L, 1L, 4L, 
0L, 7L, 3L, 2L, 1L, 1L, 8L, 5L, 5L, 3L, 0L, 5L, 6L, 2L, 4L, 2L, 
2L, 2L, 6L, 4L, 2L, 2L, 2L, 2L, 6L, 8L, 5L, 1L, 2L, 8L, 3L, 2L, 
7L, 4L, 6L, 6L, 6L, 7L, 5L, 1L, 5L, 5L, 6L, 1L, 4L, 4L, 5L, 6L, 
2L, 4L, 7L, 2L, 4L, 10L, 6L, 3L, 5L, 2L, 2L, 6L, 6L, 2L, 4L, 
5L, 7L, 4L, 5L, 11L, 6L, 6L, 8L, 2L, 4L, 4L, 6L, 12L, 16L, 9L, 
7L, 14L, 13L, 11L, 5L, 5L, 2L, 2L, 7L, 7L, 6L, 4L, 3L, 4L, 3L, 
5L, 4L, 5L, 7L, 9L, 4L, 3L, 12L, 4L, 4L, 4L, 8L, 7L, 6L, 1L, 
3L, 6L, 7L, 5L, 5L, 6L, 9L, 6L, 4L, 7L, 8L, 5L, 6L, 3L, 6L, 4L, 
7L, 3L, 3L, 4L, 7L, 5L, 7L, 5L, 9L, 5L, 8L, 3L, 4L, 3L, 2L, 5L, 
2L, 4L, 3L, 8L, 4L, 2L, 2L, 1L, 5L, 3L, 5L, 8L, 5L, 6L, 4L, 5L, 
1L, 1L, 2L, 6L, 2L, 7L, 2L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 10L, 5L, 6L, 
10L, 2L, 5L, 5L, 0L, 1L, 6L, 2L, 5L, 4L, 6L, 6L, 9L, 5L, 5L, 
6L, 3L, 8L, 1L, 5L, 1L, 8L, 5L, 2L, 5L, 2L, 4L, 2L, 4L, 4L)
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1 回答 1

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好的，问题可以追溯到这里，正如你所说，70% 和 80% 的分位数是相同的。quantile由内部使用quantcut

quantile(X,probs=seq(0,1,0.1))
  0%  10%  20%  30%  40%  50%  60%  70%  80%  90% 100% 
 0.0  1.0  2.0  3.0  3.6  4.0  5.0  6.0  6.0  8.0 16.0

我看不出如何使用quantcut它自己来解决这个问题，但你总是可以只使用cut和组合来解决它quantile。unique据我所知，quantcut无论如何，这就是在内部存在联系时所做的事情。

result <- cut(X,unique(quantile(X,probs=seq(0,1,0.1))),include.lowest=TRUE)

> result[2:10]
 [1] (3.6,4] (8,16]  (5,6]   [0,1]   (1,2]   (4,5]   (2,3]   (4,5]   (6,8]  
#Levels: [0,1] (1,2] (2,3] (3,3.6] (3.6,4] (4,5] (5,6] (6,8] (8,16]
> X[2:10]
 [1]      4      9      6       1       2       5       3       5       7
于 2012-07-06T21:39:46.053 回答