r - 使用 cut 将数据分类为分位数 - 获取缺失值

Question

我有一个数据框：

a <- matrix(c(1,2,3,4), 2,2)
colnames(a) <- c("a", "b")
df <- as.data.frame(a)

> df
  a b
1 1 3
2 2 4

首先，我计算“a”列的四分位数：

> quantile (df$a)
  0%  25%  50%  75% 100% 
1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 

然后，我想使用列“a”的四分位数对列“b”进行分类：

> cat.b<-cut(df$b, quantile (df$a,))
> cat.b  
[1] <NA> <NA>  
Levels: (1,1.25] (1.25,1.5] (1.5,1.75] (1.75,2]

如您所见，R 给出了两个“b”值的 NA，因为它们高于“a”的最高四分位数。

但是，我希望生成的“cat.b”向量看起来像：

> cat.b
[1]
">2"    ">2"  

你能告诉我如何在R中做到这一点。

谢谢

Answer 1

这两个值不在范围内。您可以通过再次休息来规避这一点。我选择了Inf，你可以使用一个有限值。

cat.b <- cut(df$b, c(-Inf, quantile(df$a), Inf))
#next line can be done better, but illustrates the purpose
levels(cat.b)[length(levels(cat.b))] <- ">2" 
levels(cat.b)[1] <- "<1"

cat.b
[1] >2 >2
Levels: (1,1.25] (1.25,1.5] (1.5,1.75] (1.75,2] >2