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我正在尝试将数字变量（年龄）分类为由间隔定义的组，因此它不会是连续的。我有这个代码：

data$agegrp(data$age >= 40 & data$age <= 49) <- 3
data$agegrp(data$age >= 30 & data$age <= 39) <- 2
data$agegrp(data$age >= 20 & data$age <= 29) <- 1

上面的代码在生存包下不起作用。它给了我：

invalid function in complex assignment

你能指出错误在哪里吗？data是我正在使用的数据框。

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5 回答 5

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我会findInterval()在这里使用：

首先，组成一些样本数据

set.seed(1)
ages <- floor(runif(20, min = 20, max = 50))
ages
# [1] 27 31 37 47 26 46 48 39 38 21 26 25 40 31 43 34 41 49 31 43

用于findInterval()对“年龄”向量进行分类。

findInterval(ages, c(20, 30, 40))
# [1] 1 2 2 3 1 3 3 2 2 1 1 1 3 2 3 2 3 3 2 3

或者，如评论中所建议的，在cut()这里也很有用：

cut(ages, breaks=c(20, 30, 40, 50), right = FALSE)
cut(ages, breaks=c(20, 30, 40, 50), right = FALSE, labels = FALSE)
于 2012-10-19T17:40:19.900 回答
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我们可以使用dplyr：

library(dplyr)

data <- data %>% mutate(agegroup = case_when(age >= 40  & age <= 49 ~ '3',
                                             age >= 30  & age <= 39 ~ '2',
                                             age >= 20  & age <= 29 ~ '1')) # end function

与其他方法相比，dplyr更容易编写和解释。

于 2019-12-23T02:28:13.290 回答
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这个答案提供了两种使用data.table包解决问题的方法，这将大大提高处理速度。如果一个人正在处理大型数据集，这一点至关重要。

1s 方法：对先前答案的改编，但现在使用data.table+ 包括labels：

library(data.table)

agebreaks <- c(0,1,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,500)
agelabels <- c("0-1","1-4","5-9","10-14","15-19","20-24","25-29","30-34",
               "35-39","40-44","45-49","50-54","55-59","60-64","65-69",
               "70-74","75-79","80-84","85+")

setDT(data)[ , agegroups := cut(age, 
                                breaks = agebreaks, 
                                right = FALSE, 
                                labels = agelabels)]

第二种方法：这是一种更冗长的方法，但它也更清楚地说明了每个年龄段的确切内容：

setDT(data)[age <1, agegroup := "0-1"]
data[age >0 & age <5, agegroup := "1-4"]
data[age >4 & age <10, agegroup := "5-9"]
data[age >9 & age <15, agegroup := "10-14"]
data[age >14 & age <20, agegroup := "15-19"]
data[age >19 & age <25, agegroup := "20-24"]
data[age >24 & age <30, agegroup := "25-29"]
data[age >29 & age <35, agegroup := "30-34"]
data[age >34 & age <40, agegroup := "35-39"]
data[age >39 & age <45, agegroup := "40-44"]
data[age >44 & age <50, agegroup := "45-49"]
data[age >49 & age <55, agegroup := "50-54"]
data[age >54 & age <60, agegroup := "55-59"]
data[age >59 & age <65, agegroup := "60-64"]
data[age >64 & age <70, agegroup := "65-69"]
data[age >69 & age <75, agegroup := "70-74"]
data[age >74 & age <80, agegroup := "75-79"]
data[age >79 & age <85, agegroup := "80-84"]
data[age >84, agegroup := "85+"]

虽然这两种方法应该给出相同的结果，但出于两个原因，我更喜欢第一种。(a) 写起来更短，(2) 年龄组以正确的方式排序，这对于可视化数据至关重要。

于 2015-08-22T19:40:30.147 回答
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假设您的年龄存储在标记为 的数据框列中age。您的数据框是df，并且您想要一个age_grouping包含您的年龄所在的“桶”的新列。

在此示例中，假设您的年龄范围为 0 -> 100，并且您希望每 10 年对他们进行一次分组。以下代码将通过将这些间隔存储在新age grouping列中来完成此操作：

df$age_grouping <- cut(df$age, c(0:100, 10))
于 2017-10-13T17:34:06.990 回答
1 
myData$age_grp <- myData$age
myData$age_grp <- ifelse((myData$age>=10 & myData$age<=18) , 'minnor',myData$age_grp)
myData$age_grp <- ifelse((myData$age>18 & myData$age<=21) , 'junior',myData$age_grp)
myData$age_grp <- ifelse((myData$age>21 & myData$age<=25) , 'major_1',myData$age_grp)
myData$age_grp <- ifelse((myData$age>25 & myData$age<=30) , 'major_2',myData$age_grp)
myData$age_grp <- ifelse((myData$age>30 & myData$age<=40) , 'major_3',myData$age_grp)
myData$age_grp <- ifelse((myData$age>40 & myData$age<=55) , 'major_4',myData$age_grp)
myData$age_grp <- ifelse((myData$age>55) , 'minnor',myData$age_grp)
myData$age_grp<-as.factor(myData$age_grp)
summary(myData$age_grp)
library(dplyr)
myData <- select(myData, -(age) )
于 2018-06-22T15:48:57.263 回答