r语言 - 使用计算标签从分组依据创建列

Question

我有一个数据帧，我想根据另一列上的 groupby 创建一个数据帧列。列上的分组依据应以 50 为增量，标签应为组号中的中间数字。我在这里用一个可重现的例子来证明这一点。

这是数据帧

das <- data.frame(val=1:27,
weigh=c(20,25,37,38,50,52,56,59,64,68,69,70,75,76,82,85,90,100,109,150,161,178,181,179,180,201,201))
val  weigh
1     1  20
2     2  25
3     3  37
4     4  38
5     5  50
6     6  52
7     7  56
8     8  59
9     9  64
10   10  68
11   11  69
12   12  70
13   13  75
14   14  76
15   15  82
16   16  85
17   17  90
18   18 100
19   19 109
20   20 150
21   21 161
22   22 178
23   23 181
24   24 179
25   25 180
26   26 201
27   27 201

所需的输出将是

val  weigh label
1     1  20    45
2     2  25    45
3     3  37    45
4     4  38    45
5     5  50    45
6     6  52    45
7     7  56    45
8     8  59    45
9     9  64    45
10   10  68    45
11   11  69    45
12   12  70    45
13   13  75    95
14   14  76    95
15   15  82    95
16   16  85    95
17   17  90    95
18   18 100    95
19   19 109    95
20   20 150    145
21   21 161    145
22   22 178    195
23   23 181    195
24   24 179    195
25   25 180    195
26   26 201    195
27   27 201    195

这里 45 由 20+ (20+50(/2 = 45 计算，其中 20 是它的开始位置，20+50 = 70 是该组需要停止的位置。标签是 20 到 70 之间的中间数字，即 45。

与其他标签类似

70+(70+50)/2= 95
120 + (170)/2= 145
170 + (220)/2 = 195

我是 R 的新手，并尝试在这里查看许多来源，但我找不到任何可以做这样的事情的东西。我能找到的最接近的是使用 cut2 进行这样的分组

df %>% mutate(label = as.numeric(cut2(weigh, g=5))) 

Answer 1

library(dplyr)
# create your breaks
breaks = unique(c(seq(min(das$weigh), max(das$weigh)+1, 50), max(das$weigh)+1))
das %>%
group_by(group = cut(weigh, breaks, right=F)) %>%        # group by intervals
mutate(group2 = as.numeric(group),                       # use the intervals as a number
label = (breaks[group2]+breaks[group2]+50)/2) %>% # call the corresponding break value and calculate your label
ungroup()
# # A tibble: 27 x 5
#     val weigh group   group2 label
#   <int> <dbl> <fct>    <dbl> <dbl>
# 1     1    20 [20,70)      1    45
# 2     2    25 [20,70)      1    45
# 3     3    37 [20,70)      1    45
# 4     4    38 [20,70)      1    45
# 5     5    50 [20,70)      1    45
# 6     6    52 [20,70)      1    45
# 7     7    56 [20,70)      1    45
# 8     8    59 [20,70)      1    45
# 9     9    64 [20,70)      1    45
#10    10    68 [20,70)      1    45
# # ... with 17 more rows

您可以删除任何不必要的列。我把它们留在那里只是为了更容易理解这个过程是如何工作的。