R語言-使用ifelse進(jìn)行數(shù)據(jù)分組
數(shù)據(jù)分組,根據(jù)數(shù)據(jù)分析對象的特征,按照一定的數(shù)值指標(biāo),把數(shù)據(jù)分析對象劃分為不同的區(qū)間部分來研究,以揭示內(nèi)在的聯(lián)系和規(guī)律性;
在R中,我們常用ifelse函數(shù)來進(jìn)行數(shù)據(jù)的分組,跟excel中的if函數(shù)是同一種用法。
ifelse(condition,TRUE,FALSE)
> data <- read.table('1.csv', sep='|', header=TRUE);
>
> level <- ifelse(
+ data$cost<=20, "(0,20]",
+ ifelse(
+ data$cost<=40, "(20,40]",
+ ifelse(
+ data$cost<=60, "(40,60]",
+ ifelse(
+ data$cost<=80, "(60,80]",
+ ifelse(
+ data$cost<=100, "(80,100]", "(100,+)"
+ )
+ )
+ )
+ )
+ )
> level
[1] "(0,20]" "(0,20]" "(60,80]" "(0,20]" "(80,100]" "(0,20]" "(80,100]"
[8] "(60,80]" "(0,20]" "(40,60]" "(20,40]" "(0,20]" "(60,80]" "(80,100]"
[15] "(0,20]"
> newData <- data.frame(data, level)
數(shù)據(jù)分組后的結(jié)果:

補(bǔ)充:R語言----對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類匯總(GROUP_BY使用)
library(dplyr) ###加載dplyr模塊
A<-read.csv("f:\\TEST\\TDD.csv") ####加載數(shù)據(jù)
D=data.frame(A) #####
A1<-group_by(D,Date_ID) ####分組項(xiàng)
A2<-summarise(A1,cells=n(), ####統(tǒng)計個數(shù)
RRC_chenggongshu=sum(RRC_chenggongshu),
RRC_QINGQIUSHU=sum(RRC_qingqiushu),
成功率=round(sum(RRC_chenggongshu)/sum(RRC_qingqiushu)*100,3),
ERABCQI1_qingqiushu=sum(ERABCQI1_qingqiushu)
)
write.csv(A2,"output.csv", row.names = FALSE)'去掉行名。 這可以在寫入文件時使用附加參數(shù)刪除。
執(zhí)行結(jié)果:

以上為個人經(jīng)驗(yàn),希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教。
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