R组合数据集和曲面图

我有一个大的数据集，我正试图用它离散并创建一个3d曲面图：

rowColFoVCell wpbCount Feret
1  001001001001       1  0.58
2  001001001001       1  1.30
3  001001001001       1  0.58
4  001001001001       1  0.23
5  001001001001       2  0.23
6  001001001001       2  0.58

此数据集中当前有695302行。我试图在第二列的基础上对第三列“Feret”进行离散化，因此对于每个“wpbCount”bin，“Feret”列

我认为解决方案将涉及使用切割，但我不知道如何进行这一点。我希望最终得到一个数据帧，类似这样：

wpbCount-Feret计数
1  1  [0.0,0.2] 3
2  1  [0.2,0.4] 5
3  1  [0.4,0.6] 6
4  1  [0.8,0.8] 9
5  2  [0.0,0.2] 6
6  2  [0.4,0.6] 23

这是对第一部分的回答：

创建一些数据

DF <- data.frame(wpbCount = sample(1:1000, 1000),
                 Feret = sample(seq(0, 1, 0.001), 1000))

---

DF非常感谢您的帮助，我在R中使用了以下功能：

x$bin看看这个。
这里有一些3d图。然而，3d绘图并不是分析数据的最佳工具。
如果你坚持3d方法，试试看
从ggplot2包中

然而，一种可能更好的方法是在2d中绘制一些图，或者使用facet_grid（）。
再看看ggplot2

根据您最后的答案（未测试）尝试此选项：

我们的想法是使用因子变量（在本例中为bin）来刻面绘图。
谢谢，这是正确的做法，但我不想将整个数据集分为两部分，而是分别对每个wpbCount进行离散化。但是如果你只是离散化Feret列，你只有两列：wpbCount和Discrete\u Feret。右计数列表示您希望在使用cut（）后聚合数据集。您必须选择要聚合的列、wpbCount或Discrete\u Feret。data.table示例通过cut_it进行聚合，即Feret的离散化版本。
DF$cut_it <- cut(DF$Feret, right = FALSE,
                 breaks = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1))

library(data.table)
DT <- data.table(DF)
DT <- DT[, list(wpbCount = length(wpbCount),
                Feret = length(Feret)
                ), by=cut_it]

DF2 <- data.frame(wpbCount = sample(1:3, 1000, replace=T),
                 Feret = sample(seq(0, 1, 0.001), 1000))

DF2$Feret2 <- cut(DF$Feret, right = FALSE,
                 breaks = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.1))

DF2 <- DF2[, c(1, 3)]

ggplot(DF, aes(wpbCount , x)) +
  geon_point() +
  facet_grid(. ~ bin)