在R.条件下循环通过data.table进行比较的问题没有改变

我在数据表中创建分类变量时遇到问题。我的目标是将RA变量分为不同的组，高组、中组和低组。第一步是使用分位数函数基于RA创建不同的级别。这不是问题：

base.dat <- read.csv("file:///C:/Users/Owner/Documents/baseball csv.csv", header=TRUE)
base.dat.70 <- base.dat[base.dat$yearID>=1970, ]
base.dat.70.reduce <- base.dat.70[ , c(1, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 27)]
table <- data.table(base.dat.70.reduce)

table[ ,med.RA:=median(RA), by=yearID]
table[ ,RA.low:=quantile(RA, .33), by=yearID]
table[,RA.high:=quantile(RA, .67), by=yearID]

---

base.dat我将演示
fcase
和嵌套的
fifelse
（如果您使用的是1.13.0之前的版本）

MT高，“高”）]
MT[，intrvl2:=
第五（显示<低，“低”，
第五（显示>高，“高”，“中”）]
机器翻译
#mpg气缸显示hp drat wt qsec与am齿轮carb lo med hi intrvl1 intrvl2
#1:21.06160.01103.902.62016.4601414160.00167.6168.748中等
#2:21.06160.01103.902.87517.0201414160.00167.6168.748中等
#3:22.84108.0933.852.32018.6114183.83108.01220.240中等
#4:21.4 6258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 160.00 167.6 168.748偏高
#5:18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 3 2 308.06 350.5 360.000中等教育
# ---                                                                                         
#28:30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 83.83 108.0 120.240中等
#29:15.8 8351.0 264 4.22 3.170 14.50 01 5 4 308.06 350.5 360.000中等教育
#30:19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6 160.00 167.6 168.748低-低
#31:15.08301.03353.543.57014.6000158308.06350.5360.000低
#32:21.44121.01094.11278018.601114283.83108.0120.240偏高

一些注意事项：


我使用
data.table:：between
（完全限定），因为我也经常加载
dplyr
，它的
between
版本要求第二个和第三个参数为length-1，从而中断任何向量化操作<代码>数据。table:：between

接受长度相同（或1）的所有三个参数

在

fcase

代码中，我演示了在

之间不需要
的情况，因为我们可以测试
lo
和
hi
，其他一切都在它们之间

如果您使用的是1.13.0版或更高版本，我强烈建议将

fcase

置于嵌套

fifelse

之上；虽然性能可能更好（我还没有测试过），但我认为

fcase

的可读性（因此可维护性）要好得多。嵌套的

fifelse

很容易错过缩进，忘记在“ifs”中的位置

当您最初尝试按行执行此操作时（使用

by=RA

），通常最好在R中的向量中执行操作。不过，在您的尝试中，您是按

数值进行分组，这通常是唯一的，但肯定存在歧义的空间。如果您必须看到行方式的解决方案，那么最好使用
by=seq_len（nrow（DT））
：

MT[，intrvl3:=c（“低”、“中”、“高”）[findInterval（disp，c（-Inf，lo，hi，Inf）），
by=序号（nrow（MT））]
机器翻译
#mpg气缸显示hp drat wt qsec与am齿轮carb lo med hi intrvl1 intrvl2 intrvl3
#1:21.06160.01103.902.62016.4601414160.00167.6168.748中等
#2:21.06160.01103.902.87517.0201414160.00167.6168.748中等
#3:22.84108.0933.852.32018.6114183.83108.01220.240中等
#4:21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 160.00 167.6 168.748偏高
#5:18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 3 2 308.06 350.5 360.000中等偏高
# ---                                                                                                 
#28:30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 83.83 108.0 120.240中等
#29:15.8 8351.0 264 4.22 3.170 14.50 01 5 4 308.06 350.5 360.000中等教育
#30:19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6 160.00 167.6 168.748低
#31:15.08301.03353.543.57014.6000158308.06350.5360.000低
#32:21.4121.01094.11278018.6011283.83108.01220.240偏高

正如你所看到的，这是一个右闭现象

---

您似乎需要

fcase

，请参见基本函数

cut（）

是否也能满足您的需要？非常感谢您的帮助！我对数据表很陌生，所以这将对我有很大帮助。如果这能回答你们的问题，请。谢谢

 table[ , RA.level:= { if (RA <RA.low) "Low RA"
  else if (RA <RA.high) "Medium RA"
  else "High RA"}, by=RA] 

kable(head(table))
kable(tail(table))