<\/p>\n
U kunt een van de volgende twee methoden gebruiken om gegevensgroepering in R uit te voeren:<\/span><\/p>\n Methode 1: gebruik de functie cut().<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: gebruik de functie ntile().<\/strong><\/span><\/p>\n De volgende voorbeelden laten zien hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken met het volgende dataframe:<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u gegevensgroepering uitvoert op de puntenvariabele<\/strong> met behulp van de functie cut()<\/strong> met specifieke breekmarkeringen:<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat elke rij in het gegevensframe in een van de drie groepen is geplaatst op basis van de waarde van de puntkolom.<\/span><\/p>\n We kunnen ook het aantal sprongen specificeren dat moet worden gebruikt om vakken van gelijke breedte te maken, gaande van de minimumwaarde tot de maximumwaarde van de kolom met punten<\/strong> :<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u gegevensgroepering uitvoert op de puntenvariabele<\/strong> met behulp van de functie ntile()<\/strong> met een specifiek aantal resulterende groepen:<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat aan elke rij een vakje van 1 tot 3 is toegewezen op basis van de puntkolomwaarde<\/strong> .<\/span><\/p>\n Het is het beste om de functie ntile()<\/strong> te gebruiken als u wilt dat in elke rij een geheel getal wordt weergegeven in plaats van een interval dat het bereik van de bak aangeeft.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe waarden in het dataframe in R voorwaardelijk te vervangen<\/a> U kunt een van de volgende twee methoden gebruiken om gegevensgroepering in R uit te voeren: Methode 1: gebruik de functie cut(). library (dplyr) #perform binning with custom breaks df %>% mutate(new_bin = cut(variable_name, breaks=c(0, 10, 20, 30))) #perform binning with specific number of bins df %>% mutate(new_bin = cut(variable_name, breaks= 3 )) Methode 2: […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2516","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)\n\n#perform binning with custom breaks<\/span>\ndf %>% mutate(new_bin = cut(variable_name, breaks=c(0, 10, 20, 30)))\n\n#perform binning with specific number of bins\n<\/span>df %>% mutate(new_bin = cut(variable_name, breaks= 3<\/span> ))\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#perform binning with specific number of bins<\/span>\ndf %>% mutate(new_bin = ntile(variable_name, n= 3<\/span> ))\n<\/strong><\/pre>\n #create data frame\ndf <- data. frame<\/span> (points=c(4, 4, 7, 8, 12, 13, 15, 18, 22, 23, 23, 25),\n assists=c(2, 5, 4, 7, 7, 8, 5, 4, 5, 11, 13, 8),\n rebounds=c(7, 7, 4, 6, 3, 8, 9, 9, 12, 11, 8, 9))\n\n#view head of data frame\n<\/span>head(df)\n\n points assists rebounds\n1 4 2 7\n2 4 5 7\n3 7 4 4\n4 8 7 6\n5 12 7 3\n6 13 8 8<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 1: Voer gegevensgroepering uit met de functie cut().<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#perform data binning on variable points<\/em>\n<\/span>df %>% mutate(points_bin = cut(points, breaks=c(0, 10, 20, 30)))\n\n points assists rebounds points_bin\n1 4 2 7 (0.10]\n2 4 5 7 (0.10]\n3 7 4 4 (0.10]\n4 8 7 6 (0.10]\n5 12 7 3 (10.20]\n6 13 8 8 (10.20]\n7 15 5 9 (10.20]\n8 18 4 9 (10.20]\n9 22 5 12 (20.30]\n10 23 11 11 (20.30]\n11 23 13 8 (20.30]\n12 25 8 9 (20.30]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#perform data binning on variable points<\/em>\n<\/span>df %>% mutate(points_bin = cut(points, breaks= 3<\/span> ))\n\n points assists rebounds points_bin\n1 4 2 7 (3.98.11]\n2 4 5 7 (3.98.11]\n3 7 4 4 (3.98.11]\n4 8 7 6 (3.98.11]\n5 12 7 3 (11.18]\n6 13 8 8 (11.18]\n7 15 5 9 (11.18]\n8 18 4 9 (11.18]\n9 22 5 12 (18.25]\n10 23 11 11 (18.25]\n11 23 13 8 (18.25]\n12 25 8 9 (18.25]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Voorbeeld 2:<\/strong><\/span> Voer gegevensgroepering uit met de functie ntile().<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (dplyr)\n\n#perform data binning on variable points<\/em>\n<\/span>df %>% mutate(points_bin = ntile(points, n= 3<\/span> ))\n\n points assists rebounds points_bin\n1 4 2 7 1\n2 4 5 7 1\n3 7 4 4 1\n4 8 7 6 1\n5 12 7 3 2\n6 13 8 8 2\n7 15 5 9 2\n8 18 4 9 2\n9 22 5 12 3\n10 23 11 11 3\n11 23 13 8 3\n12 25 8 9 3\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe een getrimd gemiddelde in R te berekenen<\/a>
Hoe het conditionele gemiddelde in R te berekenen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"