R语言五分位数分层

有网友问了，我如何对连续型资料进行分组，常见的有按照中位数分组、四分位数分组，甚至分为5组。

这个问题其实很简单的了。

用两个函数，一个是quantile函数，另外一个是cut函数

1. quantile()函数的应用

该函数目的是获得分组界值

比如说，求某个百分位比

data <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,5,6,7,43,9,4,12,46,22,0,14,15,3,5,7,9,4,22)
quantile(data,0.5)

结果就是

又比如，五分位数

quantile(data,c(0.2,0.4,0.6,0.8))

至于四分位数，那更简单了

quantile(data)

还可以按照固定序列进行，

quantile(data,seq(0.1,1,0.1),na.rm=T)

2. cut()函数的应用

在quantile()的结果基础上，接着可以使用cut()函数来进行连续型变成分类数据。

比如，把刚才的data向量变成4分组，那么，在breaks设置四分位数值4.0,7.0,10.5即可

new<-cut(data,breaks=c(-Inf,4.0,7.0,10.5,Inf),labels = FALSE)
table(new)

也可以增加labels，如此一来就直接变为分类变量的因子了。

new<-cut(data,breaks=c(-Inf,4.0,7.0,10.5,Inf),labels = c("Q1","Q2","Q3","Q4"))
table(new)
is.factor(new)

就这么简单！

3. 风暴统计平台的快速分组的办法

郑老师的统计分析平台，就是利用这个原理开展的数据整理的功能，基本上所有模块都存在着这个功能，形成的数据集还可以下载备用。

请百度风暴统计或者直接复制网址到电脑端打开。

这个功能很强大，很方便，既可以根据自己的需要设置分类界值，也可以按照四分位数分组、或者中位数分组。

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