如何将离散比率数据转换为R中的有序数据

Question

下面是一个例子:

   height
1  1.5
2  1.3 
3  1.9 
4  1.5
5  1.6 

有1000个，高度从0到1.9不等。我想把它们分成三个层次:低、中、高。那么它们就是有序数据。

结果应该像这样:

   height
1  medium
2  low
3  high
4  medium
5  medium

和摘要应该看起来像:

        height
low:    203
medium: 723
high:   74

我尝试使用循环，但是"low, medium and high"是字符，而不是级别。下面是我如何做低的部分:

height_cuts = c(1.5,1.9)
for(i in 1:nrow(health.sample)){
  if(is.na(health.sample$height[i])==FALSE){
    if(health.sample$height[i] < height_cuts[1]){
      health.sample$height[i] = low_h
    }
  }
}

Answer 1

cut(height, quantile(height, prob=c(203, 723, 74)/1000 ), labels=c("low", "medium", "high") )

Answer 2

cut将很方便地删除您的数据。

# cut needs all endpoints explicitly specified, including outside bounds
height_cuts <- c(-Inf, 1.5, 1.9, Inf)
hcut <- cut(height, height_cuts, labels=c("low", "medium", "high"))

ETA:这将使间隔基于<=1.5， <=1.9。如果您希望间隔为<1.5， <1.9，请指定right=FALSE:

hcut <- cut(height, height_cuts, right=FALSE, ...)

Answer 3

使用cut:

cut(x$height, c(0,1.5,1.9,10), labels=c("low","med","high"), right=FALSE)
# [1] med  low  high med  med