将基于百分位数的组分配给 R 中的数据框

Question

我不知道如何处理这个特殊问题。

假设我有以下数据框：

set.seed(123)

Factors <- sample(LETTERS[1:26],50,replace=TRUE)
Values <- sample(c(5,10,15,20,25,30),50,replace=TRUE)
df <- data.frame(Factors,Values)
df

   Factors Values
1        H      5
2        U     15
3        K     25
4        W      5
5        Y     20
6        B     10
7        N      5
8        X     25
9        O     30
10       L     15
11       Y     20
12       L      5
13       R     15
Data goes all the way to row 50, but left out here

现在假设我将 Values 的总和乘以 Factors

Sum.df <- aggregate(Values ~ Factors, data = df, FUN = sum)
Sum.df

   Factors Values
1        A      5
2        B     35
3        C     25
4        D     30
5        F     30
6        G     75
7        H     20
8        I     55
9        J     20
10       K     60
11       L     20
12       M     20
13       N      5
14       O     55
15       P     20
16       Q     25
17       R     45
18       S     30
19       T     30
20       U     40
21       W     25
22       X     90
23       Y     55
24       Z     15

然后最后我使用 quantile 找到聚合数据的百分位数截止值。

quantile(Sum.df$Values, probs = c(0.33,.66,1))

  33%   66%  100% 
22.95 35.90 90.00

好的，这是我的问题。我想要做的是根据分位数创建三个组 Group 1、Group 2、Group 3。例如，在 Sum.df 中，A 的聚合值为 5，所以我想将 Factors 分配给 Group 1，因为 5 小于 22.95。如果 Sum.df 中的值大于 22.95 或小于或等于 35.9，则将其分配给第 2 组，所有其他分配给 Group 3。我希望看到的是 df 中的一个新列，它表示每个 Factors 属于哪个组。我希望这是有道理的。谢谢大家！

Answer 1

cut函数怎么样。只需要在您的分位数中包含最小值。

q <- quantile(Sum.df$Values, probs = c(0, 0.33,.66,1))
Sum.df$group <- cut(Sum.df$Values, q, include.lowest=TRUE,
                    labels=paste("Group", 1:3))

将基于百分位数的组分配给 R 中的数据框

Assigning Percentile Based Groups to Dataframe in R

r

quantile