基于观察分布/频率的连续数据分箱来决定分箱范围 r dplyr答案

【问题标题】：Continuous data binning based on observation distribution/frequency to decide bin range r dplyr基于观察分布/频率的连续数据分箱来决定分箱范围 r dplyr
【发布时间】：2021-08-29 00:56:51
【问题描述】：

我已经好几天没有运气扫描互联网寻求有关此问题的帮助。任何建议将不胜感激！（尤其是对 tidyverse 友好的语法）

我有一个大约 tibble。 4300 行/obs 和 320 列。一列是我的因变量，一个称为“RR”（响应比率）的连续数字列。我的目标是将 RR 值分成 10 个因子水平。稍后用于机器学习分类。

我已经用这段代码试验了 cut() 函数：

df <- era.af.Al_noNaN %>%
  rationalize() %>%
  drop_na(RR) %>%
  mutate(RR_MyQuantile = cut(RR,
                              breaks = unique(quantile(RR, probs = seq.int(0,1, by = 1 / numbers_of_bins))), 
                              include.lowest = TRUE))

但是我没有运气，因为我的 bin 在每个 bin 中都有相等的 n，但是，这并不能反映数据的分布。我在这里研究了一点 https://towardsdatascience.com/understanding-feature-engineering-part-1-continuous-numeric-data-da4e47099a7b 但我根本无法在R.

Here is the distribution of my RR data values grouped into classes *not what I want

【问题讨论】：

那你想要什么？

标签： r dplyr quantile binning continuous

【解决方案1】：

您可以尝试hist() 来获得休息时间。它用于绘制直方图，但它还提供其他相关数据作为副作用。在下面的示例中，绘图被plot = FALSE 抑制以显示中断数据。然后，在cut() 中使用它。这应该会给你截止值，保持变量的分布。

hist(iris$Sepal.Length, breaks = 5, plot = FALSE)
# $breaks
# [1] 4 5 6 7 8
# 
# $counts
# [1] 32 57 49 12
# 
# ...<omitted>

breaks <- hist(iris$Sepal.Length, breaks = 5, plot = FALSE)$breaks

dat <- iris %>% 
  mutate(sepal_length_group = cut(Sepal.Length, breaks = breaks))

dat %>% 
  count(sepal_length_group)

#   sepal_length_group  n
# 1              (4,5] 32
# 2              (5,6] 57
# 3              (6,7] 49
# 4              (7,8] 12

【讨论】：

【解决方案2】：

谢谢！

我还尝试使用 cut() 和 count()。然后我使用 labels=FALSE 给出标签，这些标签可以在新的变异中使用，用于带有间隔组的字符名称的新列..

numbers_of_bins = 10

df <- era.af.Al_noNaN %>%
  rationalize() %>%
  drop_na(RR) %>%
  mutate(RR_MyQuantile = cut(RR,
                              breaks = unique(quantile(RR, probs = seq.int(0,1, by = 1 / numbers_of_bins))), 
                              include.lowest = TRUE))

head(df$RR_MyQuantile,10)

df %>% 
  group_by(RR_MyQuantile) %>% 
  count()

【讨论】：