R 修改Hmisc包中cut2函数的中断

这是对这一问题的后续行动：

提供的答案使用了

Hmisc:：cut2

，效果非常好！我想修改中断，这样它就不会中断$1，而是中断$0.50

以下是为答案提供的代码：

library(Hmisc)
library(dplyr)

df$cut_Price <- cut2(df$Price, cuts = 4:13)

df %>% group_by(cut_Price, Size, Type) %>%
    summarise_at(c("Opps", "NumberofSales", "Revenue"),"sum") %>%
    arrange(Size, cut_Price) %>% ungroup() %>%
    mutate(cut_Price = gsub("(.*, \\d\\.)00", "\\199", cut_Price))

 # A tibble: 16 × 6
       cut_Price   Size    Type    Opps NumberofSales  Revenue
           <chr> <fctr>  <fctr>   <dbl>         <dbl>    <dbl>
1  [ 5.00, 6.99)  LARGE desktop  477870        342455  2037.67
2  [ 6.00, 7.99)  LARGE desktop  842882        523309  3292.29
3  [ 7.00, 8.99)  LARGE desktop  283107        149878  1189.56
4  [10.00,11.00)  LARGE desktop 5506835       1179544 12674.17
5  [11.00,12.00)  LARGE desktop 3542187       1521347 17342.81
6  [ 3.63, 4.99) MEDIUM desktop 6038044       5129937 18617.94
7  [ 5.00, 6.99) MEDIUM desktop 2558997        478423  2548.95
8  [ 7.00, 8.99) MEDIUM desktop 1071631        352294  2483.10
9  [ 9.00,10.00) MEDIUM desktop 2510873        861183  8428.70
10 [10.00,11.00) MEDIUM desktop  441354        215643  2322.70
11 [11.00,12.00) MEDIUM desktop 5144351       1954720 22138.16
12 [ 3.63, 4.99)  SMALL desktop  801038        587541  2145.76
13 [ 4.00, 5.99)  SMALL desktop  939806        303515  1214.60
14 [ 5.00, 6.99)  SMALL desktop 8303927       2143565 11902.14
15 [10.00,11.00)  SMALL desktop  920975        321515  3284.54
16 [11.00,12.00)  SMALL desktop  181471        236643  2811.50

库（Hmisc）
图书馆（dplyr）
df$cut_Price%分组依据（cut_Price，Size，Type）%>%
总结于（c）（“Opp”、“NumberofSales”、“Revenue”）、“sum”）%>%
排列（大小、降价）%%>%ungroup（）%%>%
变异（降价=gsub（（.*，\\d\\.）00“，“\\199”，降价））
#一个tibble:16×6
降价规模类型Opps数量销售收入
1[5.00,6.99）大型桌面477870 342455 2037.67
2[6.00,7.99）大型桌面8428825233093292.29
3[7.00,8.99）大型桌面2831071498781189.56
4[10.00,11.00）大型桌面5506835 1179544 12674.17
5[11.00,12.00）大型桌面3542187 1521347 17342.81
6[3.63,4.99）中型桌面6038044 5129937 18617.94
7[5.00,6.99）中型桌面2558997 478423 2548.95
8[7.00,8.99）中型桌面1071631 352294 2483.10
9[9.00,10.00）中型桌面2510873 861183 8428.70
10[10.00,11.00）中型桌面441354 215643 2322.70
11[11.00,12.00）中型桌面5144351 1954720 22138.16
12[3.63,4.99）小型桌面801038 587541 2145.76
13[4.00,5.99）小型桌面939806 303515 1214.60
14[5.00,6.99）小型桌面8303927 2143565 11902.14
15[10.00,11.00）小型桌面920975 321515 3284.54
16[11.00,12.00）小型桌面181471 236643 2811.50

---

任何帮助都会很好，谢谢！

您需要传递所需的中断向量，您可以使用

seq

创建该向量：

library(tidyverse)

df %>% group_by(Size, 
                cut_Price = Hmisc::cut2(Price, cuts = seq(4, 13, .5)), 
                Type) %>% 
    summarise_at(c("Opps", "NumberofSales", "Revenue"), sum)

## Source: local data frame [18 x 6]
## Groups: Size, cut_Price [?]
## 
##      Size     cut_Price    Type    Opps NumberofSales  Revenue
##    <fctr>        <fctr>  <fctr>   <dbl>         <dbl>    <dbl>
## 1   LARGE [ 5.50, 6.00) desktop  477870        342455  2037.67
## 2   LARGE [ 6.00, 6.50) desktop  842882        523309  3292.29
## 3   LARGE [ 7.50, 8.00) desktop  283107        149878  1189.56
## 4   LARGE [10.00,10.50) desktop  928563        209218  2138.41
## 5   LARGE [10.50,11.00) desktop 4578272        970326 10535.76
## 6   LARGE [11.00,11.50) desktop 3542187       1521347 17342.81
## 7  MEDIUM [ 3.63, 4.00) desktop 6038044       5129937 18617.94
## 8  MEDIUM [ 5.00, 5.50) desktop 2558997        478423  2548.95
## 9  MEDIUM [ 7.00, 7.50) desktop 1071631        352294  2483.10
## 10 MEDIUM [ 9.50,10.00) desktop 2510873        861183  8428.70
## 11 MEDIUM [10.50,11.00) desktop  441354        215643  2322.70
## 12 MEDIUM [11.00,11.50) desktop 5144351       1954720 22138.16
## 13  SMALL [ 3.63, 4.00) desktop  801038        587541  2145.76
## 14  SMALL [ 4.00, 4.50) desktop  939806        303515  1214.60
## 15  SMALL [ 5.00, 5.50) desktop  849537        340580  1837.93
## 16  SMALL [ 5.50, 6.00) desktop 7454390       1802985 10064.21
## 17  SMALL [10.00,10.50) desktop  920975        321515  3284.54
## 18  SMALL [11.50,12.00) desktop  181471        236643  2811.50

---

您需要传递所需的断点向量，可以使用

seq

创建断点向量：

library(tidyverse)

df %>% group_by(Size, 
                cut_Price = Hmisc::cut2(Price, cuts = seq(4, 13, .5)), 
                Type) %>% 
    summarise_at(c("Opps", "NumberofSales", "Revenue"), sum)

## Source: local data frame [18 x 6]
## Groups: Size, cut_Price [?]
## 
##      Size     cut_Price    Type    Opps NumberofSales  Revenue
##    <fctr>        <fctr>  <fctr>   <dbl>         <dbl>    <dbl>
## 1   LARGE [ 5.50, 6.00) desktop  477870        342455  2037.67
## 2   LARGE [ 6.00, 6.50) desktop  842882        523309  3292.29
## 3   LARGE [ 7.50, 8.00) desktop  283107        149878  1189.56
## 4   LARGE [10.00,10.50) desktop  928563        209218  2138.41
## 5   LARGE [10.50,11.00) desktop 4578272        970326 10535.76
## 6   LARGE [11.00,11.50) desktop 3542187       1521347 17342.81
## 7  MEDIUM [ 3.63, 4.00) desktop 6038044       5129937 18617.94
## 8  MEDIUM [ 5.00, 5.50) desktop 2558997        478423  2548.95
## 9  MEDIUM [ 7.00, 7.50) desktop 1071631        352294  2483.10
## 10 MEDIUM [ 9.50,10.00) desktop 2510873        861183  8428.70
## 11 MEDIUM [10.50,11.00) desktop  441354        215643  2322.70
## 12 MEDIUM [11.00,11.50) desktop 5144351       1954720 22138.16
## 13  SMALL [ 3.63, 4.00) desktop  801038        587541  2145.76
## 14  SMALL [ 4.00, 4.50) desktop  939806        303515  1214.60
## 15  SMALL [ 5.00, 5.50) desktop  849537        340580  1837.93
## 16  SMALL [ 5.50, 6.00) desktop 7454390       1802985 10064.21
## 17  SMALL [10.00,10.50) desktop  920975        321515  3284.54
## 18  SMALL [11.50,12.00) desktop  181471        236643  2811.50

---

将

cuts

更改为

seq（4,13,5）

。如果重要的话，你也需要清理

gsub

。我试过了，但范围仅在[0,4]和[4,max]之间。这对你有用吗？@alistaireYep。你真正需要的是

df%>%groupby（Size，cut\u Price=Hmisc:：cut2（Price，cuts=seq（4,13,5）），Type）%%>%summary_at（c（“Opps”、“NumberofSales”、“Revenue”），sum）

我收到一个错误，上面写着：

mutate_impl（.data，dots）中的错误：SET_STRING_ELT（）的值必须是'CHARSXP'而不是'raw'。此外：有50个或更多警告（使用warnings（）查看前50个）<>代码>你能把它作为答案吗？这是一个来自C++底层的错误类型，但是我不能复制它。确保你的包是最新的，以防万一已经被修复的bug。把<代码>剪切< <代码>到<代码> SEQ（4, 13，5）

。如果重要的话，你也需要清理

gsub

。我试过了，但范围仅在[0,4]和[4，max]之间。它对你有用吗？@alistaireYep。你真正需要的是

df%>%分组依据（大小，降价=Hmisc:：cut2（价格，降价=seq（4,13,5）），键入）%>%在（c（“Opps”，“NumberSales”，“Revenue”）总结，sum）

我收到一个错误，上面写着：

mutate_impl（.data，dots）中的错误：SET_STRING_ELT（）的值必须是'CHARSXP'而不是'raw'。此外：有50个或更多警告（使用warnings（）查看前50个）<代码> >你能把它作为答案吗？这是一个奇怪的类型错误，来自底层C++，但是我不能复制它。确保你的包是最新的，以防万一已经被修复的bug。有没有办法做到这一点，它包括每一个中断。例如，这不显示从7到7.50个大。你可以使用<代码> TiDyr::C。通过钉住
%%>%ungroup（）%%>%complete完成（大小、价格、类型）
。如果您想要一致的标签，您可能还需要在
cut2
中设置
oneval=FALSE
。您可以将其放在答案中，这样我就可以测试它了吗？谢谢您的帮助！有没有办法做到这一点，以使它包括每次中断。例如，这不会显示7到7.50之间的任何内容。您可以使用
tidyr:：complete
通过添加
%%>%ungroup（）%%>%complete（大小、价格、类型）
。如果您想要一致的标签，您可能还需要在
cut2
中设置
oneval=FALSE
。请您将其放在答案中，以便我可以测试它。谢谢您的帮助！