创建一个'；分类的'；for循环中子集的变量

我想在for循环中放置一个操作，这样该操作就可以分别应用于每个子集

目标是创建一个for循环，为变量“State”生成一个子集，然后为每个子集中的每个条目分配分位数值（1:4或0-25%，25%-50%，50%-75%，75%-100%）。这有点难以解释，所以这里有一个例子。我的数据如下所示：

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我的for循环的初始值为：

for (i in data$State) {
    state.US <- paste("state", i, sep = "_")
    assign(state.US, data[data$State == i,])
}

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这个问题已经困扰了我好几个月了（学校和工作中的各种项目），当我知道有更好的方法时，我就要输入重复的代码了

我的博士R编程教授无法提供帮助，所以如果有人能为我澄清这一点，我将不胜感激

谢谢

---

编辑：这是我第一次在堆栈溢出的这一边，所以欢迎任何提示/批评。

无需将数据集拆分为不同的数据帧，也可以使用

for

循环，您可以按组进行计算。使用

dplyr

将

library(dplyr)

data %>%
  group_by(State) %>%
  mutate(Quantile = cut(Summer_Temperature, breaks = quantile(Summer_Temperature), 
                    labels = 1:4, include.lowest = TRUE))

或在带

ave的基本R中

data$Quantile <- with(data, ave(Summer_Temperature, State, FUN = function(x) 
           cut(x, breaks = quantile(x), labels = 1:4, include.lowest = TRUE)))

---

data$Quantile无需将数据集拆分为不同的数据帧，也无需将
用于
循环，您可以按组进行计算。使用
dplyr
将

library(dplyr)

data %>%
  group_by(State) %>%
  mutate(Quantile = cut(Summer_Temperature, breaks = quantile(Summer_Temperature), 
                    labels = 1:4, include.lowest = TRUE))

或在带
ave的基本R中

data$Quantile <- with(data, ave(Summer_Temperature, State, FUN = function(x) 
           cut(x, breaks = quantile(x), labels = 1:4, include.lowest = TRUE)))

data$Quantile非常感谢！！我有一个后续问题要问你，如果我想要一个值1（在分位数列中）代表0-5%，我需要更改什么？@jrolfe你可以在
分位数
，
分位数（夏季温度，c（0，0.05，0.5，0.75，1））
中指定自定义概率。这并没有指定值1:4，而是提供如下范围：（1.28e+04,2.24e+04）或[60,5.57e+03]，甚至NAvalues@jrolfe您还需要添加
标签
。
数据%>%分组依据（状态）%%>%变异（分位数=切割（夏季温度，断裂=分位数（夏季温度，c（0,0.05,0.5,0.75,1）），标签=1:4，包含最低值=真））
非常感谢！！我有一个后续问题要问你，如果我想要一个值1（在分位数列中）来表示0-5%，我需要更改什么？@jrolfe你可以在
分位数
，
分位数（夏季温度，c（0，0.05，0.5，0.75，1））中指定自定义概率
这不会指定1:4的值，而是提供如下范围：（1.28e+04、2.24e+04）或[60、5.57e+03），甚至NAvalues@jrolfe您还需要添加标签。
数据%>%分组（状态）%%>%变异（分位数=切割（夏季温度，断裂=分位数（夏季温度，c（0,0.05,0.5,0.75,1）），标签=1:4，include.lower=TRUE））
library(dplyr)

data %>%
  group_by(State) %>%
  mutate(Quantile = cut(Summer_Temperature, breaks = quantile(Summer_Temperature), 
                    labels = 1:4, include.lowest = TRUE))

data$Quantile <- with(data, ave(Summer_Temperature, State, FUN = function(x) 
           cut(x, breaks = quantile(x), labels = 1:4, include.lowest = TRUE)))