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问题：给某一列赋值、分组、分类、因子化 18.4.24
如何把 data.frame 中的某一列，赋值、即分组分类，，
解决方案：
先 复制 要赋值的这一列，
iris1<- iris; range(iris1$Sepal.Length) #[1] 4.3 7.9 得到数据范围，为下面分段
方法一： 常规赋值，，可适用于被赋值列为 numeric、character 均可。为 numeric 时可用< > >= <= 等，character 时可用 == 方式。
iris1$Sepal.Length_fuzhi1 <- iris1$Sepal.Length; str(iris1) iris1$Sepal.Length_fuzhi1[iris1$Sepal.Length < 5] <- 1 #条件用 iris1$Sepal.Length 列，而不用新复制的列，是为了防止犯错 iris1$Sepal.Length_fuzhi1[iris1$Sepal.Length >= 5 & iris1$Sepal.Length < 6] <- 2 iris1$Sepal.Length_fuzhi1[iris1$Sepal.Length >= 6 & iris1$Sepal.Length < 7] <- 3 iris1$Sepal.Length_fuzhi1[iris1$Sepal.Length >= 7] <- 4; str(iris1)
方法二： 自动循环赋值，，用于被赋值列可以比较大小，如 numeric 型，
iris1<- iris
num_assign <- function(temp_df,col_name,clas,newname){ ##此函数为通用函数。。对可以比大小的列进行赋值的函数。 # temp_data 即要处理的数据框的名字，col_name为数据框中要处理的列名。 # clas为分组界限组成的向量。。newname为赋值后的新产生的列的列名。、。。。 temp_df[["temp1"]] = temp_df[["temp"]] <- temp_df[[col_name]]; CI <- rep("a",length(clas)+1); #CI 用来显示 原来值与新赋的值 之间对应关系。 for(i in 1:length(clas)) { if(i == 1){ #得到第一个区间 temp_df[["temp"]][temp_df[["temp1"]] < clas[i]] <- i CI[i] <- paste("<",clas[i]) }else if(i>1 & i<length(clas)){ ###得到 第 2 到第 n-1 个区间 temp_df[["temp"]][temp_df[["temp1"]] >= clas[i-1] & temp_df[["temp1"]] < clas[i]] <- i CI[i] <- paste0(clas[i-1],"<=","x","<",clas[i]) }else{ #得到第n个和n+1个区间 temp_df[["temp"]][temp_df[["temp1"]] >= clas[i-1] & temp_df[["temp1"]] < clas[i]] <- i CI[i] <- paste0(clas[i-1],"<=","x","<",clas[i]) temp_df[["temp"]][temp_df[["temp1"]] >= clas[i]] <- i+1 CI[i+1] <- paste0(">=",clas[i]) } } temp_df <- subset(temp_df,select = -temp1) #删除临时列temp1 names(temp_df)[names(temp_df)=="temp"] = newname #将新的列名赋给临时列名。 assign_explain <- data.frame(num = 1:(length(clas)+1),CI = CI); assign_explain result <- list(temp_df=temp_df,assign_explain=assign_explain) return(result) } #应用上面函数： iris1 <- num_assign(iris1,"Sepal.Length",c(5,6,7),"fuzhii_")[[1]] assign_explain_age <- num_assign(iris1,"Sepal.Length",c(5,6,7),"fuzhii_")[[2]]; assign_explain_age
方法二： 自动循环赋值，，用于被赋值列不能比较大小，如 character 型，
chr_assign <- function(temp_df,col_name,newname){ ##此函数为通用函数。。对不用比大小的列进行赋值的函数。
# temp_data 即要处理的数据框的名字，col_name为数据框中要处理的列名。
# 。newname为赋值后的新产生的列的列名。、。。。
temp_df[["temp1"]] = temp_df[["temp"]] <- as.character(temp_df[[col_name]])
clas <- as.character(unique(temp_df[["temp1"]]))
CI <- rep("a",length(clas)) #用来生成原值 和 所赋值的对应关系
for(i in 1:length(clas)) {
temp_df[["temp"]][temp_df[["temp1"]] == clas[i]] <- i
CI[i] <- clas[i]
}
temp_df <- subset(temp_df,select = -temp1) #删除临时列temp1
names(temp_df)[names(temp_df)=="temp"] = newname #将新的列名赋给临时列名。
assign_explain <- data.frame(num = 1:(length(clas)),CI = CI) #生成赋值与相应区间的对应关系变量
result <- list(temp_df=temp_df,assign_explain=assign_explain)
return(result)
}
#应用上面函数：
iris1 <- chr_assign(iris1,"Species","leibie")[[1]]; str(iris1) assign_explain_age <- chr_assign(iris1,"Species","leibie")[[2]]; assign_explain_age
讨论扩展：同上的思路，可以扩展用于分类变量，不限于比较大小的 numeric 型。另外亦可将iris1 作为中间数据框，用 iris1 <- new_data.frame .
扩展1：
筛选条件 iris1$Sepal.Length < 5 返回一个逻辑向量，长度为 iris1 的长度150，这在将来赋值的时候 iris1$Sepal.Length_fuzhi1[iris1$Sepal.Length < 5] <- 1 ，会不会计算 150 次，是TRUE了，赋值，，是 FALSE 了，不赋值。
改换条件方式为：which(iris1$Sepal.Length < 5) 返回一个位置向量，长度为满足筛选条件的行数22，这在将来赋值时候，会不会更有效率。。？？。。
扩展2：扩版方法二： 用于 numeric character 型。。
if(num_or_char == "num"){
temp_df <- iris1
temp_df$temp1 = temp_df$temp <- temp_df$Sepal.Length
clas <- c(5,6,7); clas ### seq(from=, to=, by=)
CI <- rep("a",length(clas)+1); #用来生成赋值后的区间 和 所赋值的对应关系
for(i in 1:length(clas)) {
if(i == 1){ #得到第一个区间
temp_df$temp[temp_df$temp1 < clas[i]] <- i ### 即满足 <5
CI[i] <- paste("<",clas[i])
}else if(i>1 & i<length(clas)){ ###得到 第 2 到第 n-1 个区间
temp_df$temp[temp_df$temp1 >= clas[i-1] & temp_df$temp1 < clas[i]] <- i ### 即满足 5 =< x < 6
CI[i] <- paste0(clas[i-1],"<=","x","<",clas[i])
}else{ #得到第n个和n+1个区间
temp_df$temp[temp_df$temp1 >= clas[i-1] & temp_df$temp1 < clas[i]] <- i ### 即满足 6 =< x < 7
CI[i] <- paste0(clas[i-1],"<=","x","<",clas[i])
temp_df$temp[temp_df$temp1 >= clas[i]] <- i+1 ### 即满足 x >= 7
CI[i+1] <- paste0(">",clas[i])
}
}
temp_df <- subset(temp_df,select = -temp1) #删除临时列temp1
names(temp_df)[names(temp_df)=="temp"] = "newname"
assign_explain <- data.frame(num = 1:(length(clas)+1),CI = CI); assign_explain #生成赋值与相应区间的对应关系变量
}
if(num_or_char == "char"){
temp_df <- iris1
temp_df$temp1 = temp_df$temp <- as.character(temp_df$Species)
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讨论扩展：同上的思路，可以扩展用于分类变量，不限于比较大小的 numeric 型。另外亦可将iris1 作为中间数据框，用 iris1 <- new_data.frame .
扩展1：
筛选条件 iris1$Sepal.Length < 5 返回一个逻辑向量，长度为 iris1 的长度150，这在将来赋值的时候 iris1$Sepal.Length_fuzhi1[iris1$Sepal.Length < 5] <- 1 ，会不会计算 150 次，是TRUE了，赋值，，是 FALSE 了，不赋值。
改换条件方式为：which(iris1$Sepal.Length < 5) 返回一个位置向量，长度为满足筛选条件的行数22，这在将来赋值时候，会不会更有效率。。？？。。
扩展2：扩版方法二： 用于 numeric character 型。。
if(num_or_char == "num"){
temp_df <- iris1
temp_df$temp1 = temp_df$temp <- temp_df$Sepal.Length
clas <- c(5,6,7); clas ### seq(from=, to=, by=)
CI <- rep("a",length(clas)+1); #用来生成赋值后的区间 和 所赋值的对应关系
for(i in 1:length(clas)) {
if(i == 1){ #得到第一个区间
temp_df$temp[temp_df$temp1 < clas[i]] <- i ### 即满足 <5
CI[i] <- paste("<",clas[i])
}else if(i>1 & i<length(clas)){ ###得到 第 2 到第 n-1 个区间
temp_df$temp[temp_df$temp1 >= clas[i-1] & temp_df$temp1 < clas[i]] <- i ### 即满足 5 =< x < 6
CI[i] <- paste0(clas[i-1],"<=","x","<",clas[i])
}else{ #得到第n个和n+1个区间
temp_df$temp[temp_df$temp1 >= clas[i-1] & temp_df$temp1 < clas[i]] <- i ### 即满足 6 =< x < 7
CI[i] <- paste0(clas[i-1],"<=","x","<",clas[i])
temp_df$temp[temp_df$temp1 >= clas[i]] <- i+1 ### 即满足 x >= 7
CI[i+1] <- paste0(">",clas[i])
}
}
temp_df <- subset(temp_df,select = -temp1) #删除临时列temp1
names(temp_df)[names(temp_df)=="temp"] = "newname"
assign_explain <- data.frame(num = 1:(length(clas)+1),CI = CI); assign_explain #生成赋值与相应区间的对应关系变量
}
if(num_or_char == "char"){
temp_df <- iris1
temp_df$temp1 = temp_df$temp <- as.character(temp_df$Species)
clas <- as.character(unique(temp_df$temp));clas
CI <- rep("a",length(clas)); #用来生成原值 和 所赋值的对应关系
for(i in 1:length(clas)) {
temp_df$temp[temp_df$temp1 == clas[i]] <- i
CI[i] <- clas[i]
}
temp_df <- subset(temp_df,select = -temp1) #删除临时列temp1
names(temp_df)[names(temp_df)=="temp"] = "newname" #将临时列 temp 重命名为设置的列名
assign_explain <- data.frame(num = 1:length(clas),CI = CI); assign_explain #生成赋值与相应区间的对应关系变量
}
另请参阅：for 循环，，自定义函数，，
clas <- as.character(unique(temp_df$temp));clas
CI <- rep("a",length(clas)); #用来生成原值 和 所赋值的对应关系
for(i in 1:length(clas)) {
temp_df$temp[temp_df$temp1 == clas[i]] <- i
CI[i] <- clas[i]
}
temp_df <- subset(temp_df,select = -temp1) #删除临时列temp1
names(temp_df)[names(temp_df)=="temp"] = "newname" #将临时列 temp 重命名为设置的列名
assign_explain <- data.frame(num = 1:length(clas),CI = CI); assign_explain #生成赋值与相应区间的对应关系变量
}
另请参阅：for 循环，，自定义函数，，