R语言如何使用ifelse进行数据分组

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数据分组，根据数据分析对象的特征，按照一定的数值指标，把数据分析对象划分为不同的区间部分来研究，以揭示内在的联系和规律性；

在R中，我们常用ifelse函数来进行数据的分组，跟excel中的if函数是同一种用法。

ifelse(condition,TRUE,FALSE)

> data <- read.table('1.csv', sep='|', header=TRUE);> > level <- ifelse(+   data$cost<=20, "(0,20]",+   ifelse(+     data$cost<=40, "(20,40]",+     ifelse(+       data$cost<=60, "(40,60]",+       ifelse(+         data$cost<=80, "(60,80]",+         ifelse(+           data$cost<=100, "(80,100]", "(100,+)"+         )+       )+     )+   )+ )> level [1] "(0,20]"   "(0,20]"   "(60,80]"  "(0,20]"   "(80,100]" "(0,20]"   "(80,100]" [8] "(60,80]"  "(0,20]"   "(40,60]"  "(20,40]"  "(0,20]"   "(60,80]"  "(80,100]"[15] "(0,20]"  > newData <- data.frame(data, level)

数据分组后的结果：

补充：R语言----对数据进行分类汇总(GROUP_BY使用)

library(dplyr)  ###加载dplyr模块A<-read.csv("f:\\TEST\\TDD.csv")  ####加载数据D=data.frame(A)     #####A1<-group_by(D,Date_ID)  ####分组项A2<-summarise(A1,cells=n(),   ####统计个数              RRC_chenggongshu=sum(RRC_chenggongshu),              RRC_QINGQIUSHU=sum(RRC_qingqiushu),              成功率=round(sum(RRC_chenggongshu)/sum(RRC_qingqiushu)*100,3),              ERABCQI1_qingqiushu=sum(ERABCQI1_qingqiushu)              )write.csv(A2,"output.csv", row.names = FALSE)'去掉行名。 这可以在写入文件时使用附加参数删除。

执行结果：

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