Dplyr'da ntile() fonksiyonu nasıl kullanılır (örneklerle)

Bir giriş vektörünü n bölmeye bölmek için R’deki dplyr paketindeki ntile() işlevini kullanabilirsiniz.

Bu işlev aşağıdaki temel sözdizimini kullanır:

sıfır(x, n)

Altın:

• x : giriş vektörü
• n : Bölme sayısı

Not : Kova boyutları bire kadar farklılık gösterebilir.

Aşağıdaki örnekler bu fonksiyonun pratikte nasıl kullanılacağını göstermektedir.

Örnek 1: Bir vektörle ntile() işlevini kullanın

Aşağıdaki kod, 11 öğeden oluşan bir vektörü 5 farklı gruba bölmek için ntile() işlevinin nasıl kullanılacağını gösterir:

 library (dplyr)

#createvector
x <- c(1, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 13, 19, 22, 23)

#break up vector into 5 buckets
ntile(x, 5)

 [1] 1 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5

Sonuçtan orijinal vektörün her elemanının beş gruptan birine yerleştirildiğini görebiliriz.

En küçük değerler 1. pakete, en büyük değerler ise 5. pakete atanır.

Örneğin:

• 1, 3 ve 4’ün en küçük değerleri kova 1’e atanır.
• En büyük değerler olan 22 ve 23, paket 5’e atanır.

Örnek 2: Ntile() işlevinin bir veri çerçevesiyle kullanılması

R’de farklı basketbol oyuncuları tarafından atılan puanları gösteren aşağıdaki veri çerçevesine sahip olduğumuzu varsayalım:

 #create data frame
df <- data. frame (player=LETTERS[1:9],
                 points=c(12, 19, 7, 22, 24, 28, 30, 19, 15))

#view data frame
df

  player points
1 to 12
2 B 19
3 C 7
4 D 22
5 E 24
6 F 28
7 G 30
8:19 a.m.
9 I 15

Aşağıdaki kod, veri çerçevesinde her oyuncuyu, kazanılan puanlara göre üç gruptan birine atayan yeni bir sütun oluşturmak için ntile() işlevinin nasıl kullanılacağını gösterir:

 library (dplyr)

#create new column that assigns players into buckets based on points
df$bucket <- ntile(df$points, 3)

#view updated data frame
df

  player points bucket
1 to 12 1
2 B 19 2
3 C 7 1
4 D 22 2
5 E 24 3
6 F 28 3
7 G 30 3
8:19 2
9 I 15 1

Yeni kova sütunu her oyuncuya 1 ile 3 arasında bir değer atar.

En düşük puana sahip oyuncular 1 , en yüksek puana sahip oyuncular ise 3 değerini alırlar.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde R’deki diğer yaygın işlevlerin nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır:

Dplyr’de cross () işlevi nasıl kullanılır?
Dplyr’de relocate () işlevi nasıl kullanılır?
Dplyr’de dilim () işlevi nasıl kullanılır?