R 基于另一列对ID列进行分类

我想不出来。我有一个数据框

id=c(1,2,3,4,2,6,1,1,6,5,4,2)
per=c(0.1,0.9,0.6,0.5,0.8,0.9,0.2,0.3,0.7,0.5,0.4,0.3)
df=data.frame(id=id,per=per)

我想将“per”列分为三种情况，比如0和0.3（我们分配了一个3）、0.3和0.7（我们分配了一个2）以及0.7和1（我们分配了一个1）

我的想法是将每个唯一id分配给该分区的最大计数，即，如果对于id=1，在0.7-1范围内有更多“per”，则该id对应于该分区，即id=1对应于“1”。因此，示例如下所示：

 id class
  1     3
  2     1
  3     2
  4     2
  5     2
  6     1

我找到了这个

但我需要上一步，即分类，才能达到这一点

---

谢谢大家!

您可以使用R中的

cut

功能轻松实现这一点：

# specify cut, and labels
class <- cut(per, breaks = c(0, 0.3, 0.7, 1), labels = c(3, 2, 1))

#cbind with original data frame
df_new <- cbind(df, class)

#view
df_new

#     id  per   class
# 1   1   0.1     3
# 2   2   0.9     1
# 3   3   0.6     2

#指定剪切和标签
类首先分配类

cl <- cut(per, breaks = c(0, 0.3, 0.7, 1), labels = c(3, 2, 1), right=FALSE)

结果是

> chk
   cl
id  3 2 1
  1 2 1 0
  2 0 1 2
  3 0 1 0
  4 0 2 0
  5 0 1 0
  6 0 0 2

> output
  1   2   3   4   5   6 
"3" "1" "2" "2" "2" "1" 

然后查找行中具有最高值的列名。假设在id中有相同数量的类时，通过选取最后一个标签（在本例中为较低的数字1）来解决关系

谢谢是的，这有助于添加类，但是现在，如果这是显而易见的，那么很抱歉，我如何知道id=1，例如，对应于哪个类（在这里的示例中，id=1是一个类3，因为它的“3”多于“2”或“1”）。如果我理解正确，您想要一个
id
，它将表示它包含的大多数类？如果我是对的，我修改了我的答案，这应该会有所帮助。对于边缘情况，您的定义不清楚：0.3应该被指定为3还是2？同样，0.7是2还是1？你是对的，我道歉。它应该是：1:0另一个选项是
c（3，2，1）[findInterval（per，c（0，0.3，0.7，1））]
再多一个：如果有一个平局（例如，对于id 6，类2和类3各有一个），哪个类应该分配给id？是的，忘记了：）如果有平局，它将分配给较低的类。在您的示例中，它转到第2类。我想在未来我可以实现对“per”本身的观察，并根据这一点做出决定，但现在，它属于下层阶级。谢谢很抱歉再次打扰您，但是，我如何跟踪ID？我的原始ID不是从1到n，但它们是大数字，“output”只有一列，即“class”。对不起，谢谢！在上面显示的
output
中，第一行（即1、2、3、4等）不是序号，而是
id
中的实际值。如果替换
id
值（例如，替换为“a”、“b”、“c”等），则仍应获得正确的标签。如果要将其存储到变量中，只需使用
names（output）
或类似的
output.df
> chk
   cl
id  3 2 1
  1 2 1 0
  2 0 1 2
  3 0 1 0
  4 0 2 0
  5 0 1 0
  6 0 0 2

output <- apply(chk, 1, function(x) names(rev(which(x==max(x))))[1])

> output
  1   2   3   4   5   6 
"3" "1" "2" "2" "2" "1"