連続変数を同じサイズのグループに分割する

Question

連続変数を3つの同じサイズのグループに分割/分割する必要があります。

データフレームの例

das <- data.frame(anim=1:15, wt=c(181,179,180.5,201,201.5,245,246.4, 189.3,301,354,369,205,199,394,231.3))

（wtの値に従って）分割された後、次のように新しい変数wt2の下に3つのクラスが必要になります。

> das anim wt wt2 1 1 181.0 1 2 2 179.0 1 3 3 180.5 1 4 4 201.0 2 5 5 201.5 2 6 6 245.0 2 7 7 246.4 3 8 8 189.3 1 9 9 301.0 3 10 10 354.0 3 11 11 369.0 3 12 12 205.0 2 13 13 199.0 1 14 14 394.0 3 15 15 231.3 2

これは大規模なデータセットに適用されます

kohske · Accepted Answer

これを試して：

split(das, cut(das$anim, 3))

wtの値に基づいて分割する場合、

library(Hmisc) # cut2 split(das, cut2(das$wt, g=3))

とにかく、cut、cut2およびsplit。

[〜＃〜] updated [〜＃〜]

グループインデックスを追加の列として使用する場合は、

das$group <- cut(das$anim, 3)

列が1、2、...などのインデックスである場合、

das$group <- as.numeric(cut(das$anim, 3))

更新済み

これを試して：

> das$wt2 <- as.numeric(cut2(das$wt, g=3)) > das anim wt wt2 1 1 181.0 1 2 2 179.0 1 3 3 180.5 1 4 4 201.0 2 5 5 201.5 2 6 6 245.0 2 7 7 246.4 3 8 8 189.3 1 9 9 301.0 3 10 10 354.0 3 11 11 369.0 3 12 12 205.0 2 13 13 199.0 1 14 14 394.0 3 15 15 231.3 2

Ben · Answer

mltools パッケージのbin_data()関数を使用した別のソリューションがあります。

library(mltools) # Resulting bins have an equal number of observations in each group das[, "wt2"] <- bin_data(das$wt, bins=3, binType = "quantile") # Resulting bins are equally spaced from min to max das[, "wt3"] <- bin_data(das$wt, bins=3, binType = "explicit") # Or if you'd rather define the bins yourself das[, "wt4"] <- bin_data(das$wt, bins=c(-Inf, 250, 322, Inf), binType = "explicit") das anim wt wt2 wt3 wt4 1 1 181.0 [179, 200.333333333333) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 2 2 179.0 [179, 200.333333333333) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 3 3 180.5 [179, 200.333333333333) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 4 4 201.0 [200.333333333333, 245.466666666667) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 5 5 201.5 [200.333333333333, 245.466666666667) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 6 6 245.0 [200.333333333333, 245.466666666667) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 7 7 246.4 [245.466666666667, 394] [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 8 8 189.3 [179, 200.333333333333) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 9 9 301.0 [245.466666666667, 394] [250.666666666667, 322.333333333333) [250, 322) 10 10 354.0 [245.466666666667, 394] [322.333333333333, 394] [322, Inf] 11 11 369.0 [245.466666666667, 394] [322.333333333333, 394] [322, Inf] 12 12 205.0 [200.333333333333, 245.466666666667) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 13 13 199.0 [179, 200.333333333333) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250) 14 14 394.0 [245.466666666667, 394] [322.333333333333, 394] [322, Inf] 15 15 231.3 [200.333333333333, 245.466666666667) [179, 250.666666666667) [-Inf, 250)

pedrosaurio · Answer

代替なし cut2を使用。

das$wt2 <- as.factor( as.numeric( cut(das$wt,3)))

または

das$wt2 <- as.factor( cut(das$wt,3, labels=F))

@ ben-bolkerが指摘したように、これは占有ではなく等幅に分割されます。 quantilesを使用すると、同等の占有率に近づくことができると思います

x = rnorm(10) x [1] -0.1074316 0.6690681 -1.7168853 0.5144931 1.6460280 0.7014368 [7] 1.1170587 -0.8503069 0.4462932 -0.1089427 bin = 3 #for 1/3 rd, 4 for 1/4, 100 for 1/100th etc xx = cut(x, quantile(x, breaks=1/bin*c(1:bin)), labels=F, include.lowest=T) table(xx) 1 2 3 4 3 2 2 3

Dan Lewer · Answer

ntileからのdplyrはこれを行うようになりましたが、NAを使用すると奇妙に動作します。

ベースRで動作し、cut2上記の解決策：

ntile_ <- function(x, n) { b <- x[!is.na(x)] q <- floor((n * (rank(b, ties.method = "first") - 1)/length(b)) + 1) d <- rep(NA, length(x)) d[!is.na(x)] <- q return(d) }

Moody_Mudskipper · Answer

cut、明示的なブレークポイントが与えられない場合、値を同じ幅のビンに分割しますが、それらは一般に同数のアイテムを含みません：

x <- c(1:4,10) lengths(split(x, cut(x, 2))) # (0.991,5.5] (5.5,10] # 4 1

Hmisc::cut2およびggplot2::cut_numberは、分位点を使用します。データが十分に分散され、適切なサイズである場合、通常は同じサイズ（要素数）のグループを作成しますが、常にそうとは限りません。 mltools::bin_dataは異なる結果を与えることができますが、分位に基づいています。

これらの関数は、データに少数の個別の値が含まれる場合、常に適切な結果をもたらすとは限りません。

x <- rep(c(1:20),c(15, 7, 10, 3, 9, 3, 4, 9, 3, 2, 23, 2, 4, 1, 1, 7, 18, 37, 6, 2)) table(x) # x # 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 # 15 7 10 3 9 3 4 9 3 2 23 2 4 1 1 7 18 37 6 2 table(Hmisc::cut2(x, g=4)) # [ 1, 6) [ 6,12) [12,19) [19,20] # 44 44 70 8 table(ggplot2::cut_number(x, 4)) # [1,5] (5,11] (11,18] (18,20] # 44 44 70 8 table(mltools::bin_data(x, bins=4, binType = "quantile")) # [1, 5) [5, 11) [11, 18) [18, 20] # 35 30 56 45

ここで最適なソリューションが見つかった場合、これは明確ではありません。

bestビニングアプローチとは主観的な問題ですが、アプローチするための合理的な方法の1つは、予想されるビン周辺の分散を最小化するビンを探すことですサイズ。

（my）パッケージの関数smart_cut cutr は、そのような機能を提案します。ただし、計算量が多く、カットポイントと一意の値が少ないケースに予約する必要があります（通常、問題になる場合があります）。

# devtools::install_github("moodymudskipper/cutr") table(cutr::smart_cut(x, list(4, "balanced"), "g")) # [1,6) [6,12) [12,18) [18,20] # 44 44 33 45

グループのバランスがとれていることがわかります。

実際、呼び出しの"balanced"は、分散に基づく方法では不十分な場合に、必要に応じてビンを最適化または制限するカスタム関数に置き換えることができます。

pablo_sci · Answer

equal_freq from funModelingは、ベクトルとビンの数を取ります（等しい頻度に基づいて）。

das <- data.frame(anim=1:15, wt=c(181,179,180.5,201,201.5,245,246.4, 189.3,301,354,369,205,199,394,231.3)) das$wt_bin=funModeling::equal_freq(das$wt, 3) table(das$wt_bin) #[179,201) [201,246) [246,394] # 5 5 5

vonjd · Answer

bin関数をOneRパッケージのmethod = "content"と共に使用することもできます：

library(OneR) das$wt_2 <- as.numeric(bin(das$wt, nbins = 3, method = "content")) das ## anim wt wt_2 ## 1 1 181.0 1 ## 2 2 179.0 1 ## 3 3 180.5 1 ## 4 4 201.0 2 ## 5 5 201.5 2 ## 6 6 245.0 2 ## 7 7 246.4 3 ## 8 8 189.3 1 ## 9 9 301.0 3 ## 10 10 354.0 3 ## 11 11 369.0 3 ## 12 12 205.0 2 ## 13 13 199.0 1 ## 14 14 394.0 3 ## 15 15 231.3 2

Matt Dancho · Answer

均等に分散された3つのグループに分割する場合、答えは上記のBen Bolkerの答え -use ggplot2::cut_number()と同じです。完了のために、連続型からカテゴリ型（ビニング）に変換する3つの方法があります。

cut_number()：観測数が（ほぼ）等しいn個のグループを作成します
cut_interval()：等しい範囲のn個のグループを作成します
cut_width()：観測値のビニングに等間隔のクォンタイルを使用するため、私の目的はcut_number（）です。歪んだデータの例を次に示します。

library(tidyverse) skewed_tbl <- tibble( counts = c(1:100, 1:50, 1:20, rep(1:10, 3), rep(1:5, 5), rep(1:2, 10), rep(1, 20)) ) %>% mutate( counts_cut_number = cut_number(counts, n = 4), counts_cut_interval = cut_interval(counts, n = 4), counts_cut_width = cut_width(counts, width = 25) ) # Data skewed_tbl #> # A tibble: 265 x 4 #> counts counts_cut_number counts_cut_interval counts_cut_width #> <dbl> <fct> <fct> <fct> #> 1 1 [1,3] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> 2 2 [1,3] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> 3 3 [1,3] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> 4 4 (3,13] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> 5 5 (3,13] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> 6 6 (3,13] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> 7 7 (3,13] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> 8 8 (3,13] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> 9 9 (3,13] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> 10 10 (3,13] [1,25.8] [-12.5,12.5] #> # ... with 255 more rows summary(skewed_tbl$counts) #> Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. #> 1.00 3.00 13.00 25.75 42.00 100.00 # Histogram showing skew skewed_tbl %>% ggplot(aes(counts)) + geom_histogram(bins = 30)

# cut_number() evenly distributes observations into bins by quantile skewed_tbl %>% ggplot(aes(counts_cut_number)) + geom_bar()

# cut_interval() evenly splits the interval across the range skewed_tbl %>% ggplot(aes(counts_cut_interval)) + geom_bar()

# cut_width() uses the width = 25 to create bins that are 25 in width skewed_tbl %>% ggplot(aes(counts_cut_width)) + geom_bar()

^{2018-11-01に reprexパッケージ（v0.2.1）によって作成されました}

SamGG · Answer

追加のパッケージなしで、3はグループの数です：

> findInterval(das$wt, unique(quantile(das$wt, seq(0, 1, length.out = 3 + 1))), rightmost.closed = TRUE) [1] 1 1 1 2 2 2 3 1 3 3 3 2 1 3 2

関心のある値の代表的なサンプルを使用して、変位値の計算を高速化できます。 FindInterval関数のドキュメントを再確認してください。