Tidyverse：将数值数据转换为分类数据，以便以不均匀的 bin 宽度进行绘图

Question

使用 tidyverse，我希望通过手动声明削减发生的位置（例如年龄组或收入范围）来离散化数值数据，目的是使用条形图绘制不同的数值范围，就好像数据是分类的一样。我希望有不等宽度的间隔。

到目前为止，我已经尝试了基本的 R 方法，cut()使用breaks = c(). 然而，我注意到包中存在一组函数cut_interval、cut_width、 和。我认为有一种方法可以使用这些函数手动设置间隔切割，因为间隔和数字变量存在参数。cut_numberggplot2breaks

library(tidyverse)

mtcars <- as_tibble(mtcars)

mtcars %>% 
  count(cut_interval(mpg, n = 4))
#> # A tibble: 4 x 2
#>   `cut_interval(mpg, n = 4)`     n
#>   <fct>                      <int>
#> 1 [10.4,16.3]                   10
#> 2 (16.3,22.1]                   13
#> 3 (22.1,28]                      5
#> 4 (28,33.9]                      4

mtcars %>% 
  count(cut_interval(mpg, n = 4, breaks = c(10, 18, 23, 28, 35)))
#> Error: Evaluation error: lengths of 'breaks' and 'labels' differ.

^{由reprex 包(v0.2.1)于 2019-06-03 创建}

上面的内容接近我想要的，但它根据间隔数设置休息时间。

在上面的示例中，我希望我的组精确如下：

10-18、19-23、24-28、29-35。

使用论证可以吗breaks？谢谢。

Answer 1

您可以使用实际的基本cut函数来执行此操作：

library(tidyverse)

mtcars %>% 
    mutate(bin = cut(mpg, breaks = c(Inf, 10, 18, 19, 23, 24, 28, 29,35))) %>% 
    count(bin)

这会给你：

# A tibble: 5 x 2
  bin         n
  <fct>   <int>
1 (10,18]    13
2 (18,19]     2
3 (19,23]    10
4 (24,28]     3
5 (29,35]     4