複数の変数のための一般的な休憩を見つける

Question

df$sに対してbreaksを生成し、df$pおよびdf$aのどの値がこれらのbreaksに対応するのかを知っています。だから、

私がしなければ：s.breaksに対応df$pとdf$qの値がどうなるか

s.breaks <- hist(df$s,breaks=10,plot=F)$breaks 

？

Answer 1

ヒストグラム関数が作成したカテゴリは、findIntervalを使用して取得できます。ここで

df$cats <- findInterval(df$s, s.breaks) 

は、ヒストグラム

s.hist <- hist(df$s,breaks=10,plot=F) 
str(s.hist) 
List of 6 
$ breaks : num [1:11] -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 ... 
$ counts : int [1:10] 1 3 7 14 21 20 19 9 4 2 
$ density : num [1:10] 0.02 0.06 0.14 0.28 0.42 0.4 0.38 0.18 0.08 0.04 
$ mids : num [1:10] -2.25 -1.75 -1.25 -0.75 -0.25 0.25 0.75 1.25 1.75 2.25 
$ xname : chr "df$s" 
$ equidist: logi TRUE 
- attr(*, "class")= chr "histogram" 

の構造である可変数の要素に注意してください。これは、df $ catsのtableの出力と同じです。

table(df$cats) 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
1 3 7 14 21 20 19 9 4 2 

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目標は、その後、計算を実行するためのdf $猫によって構築カテゴリを使用する場合。その後、あなたは完了です。例えば、

tapply(df$p, df["cats"], mean) は、あなたの質問から各ヒストグラムのバーに含まれる観測用のDF $ bの平均値を計算します。

対応するカテゴリセル内で同じ数のカウントを持つ他の変数のカテゴリを作成することを目標にする場合は、このようにcumsumとfindIntervalと一緒に使用できます。

df$catp <- findInterval(rank(df$p), cumsum(c(1, s.hist$counts, 1))) 

あなたは細胞数がtableに再び並ぶことを確認することができます。

table(df$catp) 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
1 3 7 14 21 20 19 9 4 2