如何计算'；TIBLE'的特定变量的值的数目；在R的间隔内？

需要的包裹

“dplyr”

“nycflights13”

我使用的tibble是

 q4<-flights%>%group_by(year,month,day)%>%summarise(cancelled=sum(is.na(dep_time)),avg_delay=mean(arr_delay,na.rm = T),totalflights=n())

 q4<-q4%>%mutate(prop=cancelled/totalflights)

给我

     # A tibble: 342 x 2
       prop     n
       <dbl> <int>
    1 0           7
    2 0.00101     1
    3 0.00102     2
    4 0.00102     1
    5 0.00102     1
    6 0.00102     1
    7 0.00103     1
    8 0.00103     1
    9 0.00104     1
    10 0.00104     1
    # ... with 332 more rows

#一个tible:342x2
道具
1 0           7
2 0.00101     1
3 0.00102     2
4 0.00102     1
5 0.00102     1
6 0.00102     1
7 0.00103     1
8 0.00103     1
9 0.00104     1
10 0.00104     1
# ... 还有332行

是否有一种方法可以（不使用强力逻辑，如for循环等） 获得所需形式的输出，我正在寻找一行或两行解决方案。 dplyr中是否有一个函数可以执行此操作

期望输出：

     # A tibble: X x Y
       prop     n
       <dbl> <int>
    1 0-0.1       45          #random numbers
    2 0.1-0.2     54
    3 0.2-0.3     23

#一个tibble:xy
道具
1 0-0.1 45#随机数
2 0.1-0.2     54
3 0.2-0.3     23

在下面，我使用

cut

对数据进行装箱，然后使用

table

对每个箱子的实例进行计数

data.frame(cut(q4$prop, breaks = c(0, 0.1, 0.2, 0.3)) %>% table)

产生

#           . Freq
# 1   (0,0.1]  341
# 2 (0.1,0.2]   13
# 3 (0.2,0.3]    2

---

下面，我使用

cut

对数据进行分类，然后使用

table

对每个分类的实例进行计数

data.frame(cut(q4$prop, breaks = c(0, 0.1, 0.2, 0.3)) %>% table)

产生

#           . Freq
# 1   (0,0.1]  341
# 2 (0.1,0.2]   13
# 3 (0.2,0.3]    2

---

您可以在

q4%变异后使用（prop=cancelled/totalflights）

：

---

我相信它会起作用

您可以在

q4%变异（prop=cancelled/totalflights）

后使用：

---

我相信它会成功的

我自己想出了一个，我也觉得这是最好的

           q4%>%ungroup()%>%count(cut_width(prop,0.025))

输出：

                   # A tibble: 11 x 2
                  `cut_width(prop, 0.025)`     n
                    <fct>                    <int>
                 1 [-0.0125,0.0125]           233
                 2 (0.0125,0.0375]             66
                 3 (0.0375,0.0625]             26
                 4 (0.0625,0.0875]             13
                 5 (0.0875,0.112]              14
                 6 (0.112,0.138]                4

#一个tible:11 x 2
`切割宽度（支柱，0.025）`n
1 [-0.0125,0.0125]           233
2 (0.0125,0.0375]             66
3 (0.0375,0.0625]             26
4 (0.0625,0.0875]             13
5 (0.0875,0.112]              14
6 (0.112,0.138]                4

我自己想出了一个，我也觉得这是最好的

           q4%>%ungroup()%>%count(cut_width(prop,0.025))

输出：

                   # A tibble: 11 x 2
                  `cut_width(prop, 0.025)`     n
                    <fct>                    <int>
                 1 [-0.0125,0.0125]           233
                 2 (0.0125,0.0375]             66
                 3 (0.0375,0.0625]             26
                 4 (0.0625,0.0875]             13
                 5 (0.0875,0.112]              14
                 6 (0.112,0.138]                4

#一个tible:11 x 2
`切割宽度（支柱，0.025）`n
1 [-0.0125,0.0125]           233
2 (0.0125,0.0375]             66
3 (0.0375,0.0625]             26
4 (0.0625,0.0875]             13
5 (0.0875,0.112]              14
6 (0.112,0.138]                4

获取以下错误：mutate_impl（.data，dots）中的错误：Column

labels

必须是长度365（行数）或1，而不是3如果没有“labels”，则可以执行此操作。获取以下错误：mutate_impl（.data，dots）中的错误：Column

labels

必须是长度365（行数）或者一个，而不是3你可以不用“标签”来做这件事。