如何组合dplyr:：mutate（）和cut在一列中生成不同的因子级别

我想根据一个列的不同类别生成不同的因子级别，但是当我尝试以下操作时：

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
库（rap）#开发工具：：安装github（“romainfrancois/rap”）
df%
tidyr:：nest（数据=-类别）%>%
rap:：rap（标签=~case\u当(
类别==“a”~切割（数据$value，c（0,3,6,10），标签=c（“<3”，“3-6”，“6”）），
类别==“b”~cut（数据$value，c（0,23,26,30），标签=c（“<23”，“23-26”，“26”））
)
)
#>`[#A tible:2 x 3中的警告
#>类别数据标签
#>           
#>1A[3×1]
#>2b[3×1]

由（v0.3.0）于2019年9月12日创建

对于第二类级别，我得到

NA

：

df %>% 
  unnest(labels)
#> # A tibble: 6 x 3
#>   category value labels
#>   <chr>    <dbl> <fct> 
#> 1 a            1 < 3   
#> 2 a            4 3 - 6 
#> 3 a            8 > 6   
#> 4 b           21 <NA>  
#> 5 b           24 <NA>  
#> 6 b           28 <NA>

df%>%
unnest（标签）
#>#tibble:6 x 3
#>类别值标签
#>         
#>1A<3
#>2 a 4 3-6
#>3 a 8>6
#>4 b 21
#>5 b 24
#>6 b 28

有人知道我如何根据不同的类别生成不同的级别吗

这是所需的输出：

#> # A tibble: 6 x 3
#>   category value labels
#>   <chr>    <dbl> <fct> 
#> 1 a            1 < 3   
#> 2 a            4 3 - 6 
#> 3 a            8 > 6   
#> 4 b           21 < 23  
#> 5 b           24 23 - 26  
#> 6 b           28 > 26

#>#tible:6 x 3
#>类别值标签
#>         
#>1A<3
#>2 a 4 3-6
#>3 a 8>6
#>4b21<23
#>5 b 24 23-26
#>6b 28>26

在（）中使用基本R

df1 26

资料

df1在（）中使用基本R

df1 26

资料
df1你可以做
df%>%mutate（标签=case_）当（类别==“a”和值<3~”<3），类别==“a”和值%c（3:6）~“3-6”，类别==“a”和值>6~”>6，类别==“b”和值<23~“<23”，类别==“b”%c（23:26）~“23-26”中的值%，类别==“b”&值>26~“>26”，为真~NA_字符（）
。这是真的，但是我失去了因子。你为什么要对嵌套的数据这样做？这样做的好处是什么/你的计划是什么？因为我想保留每个类别上的因子级别。你可以做
df%>%mutate（lable=case\u when（category==“a”和value<3~”<3），category==“a”和value%在%c中（3:6）“3-6”，类别==“a”和值>6~”>6”，类别==“b”和值<23~“<23”，类别==“b”和值%在%c中（23:26）~“23-26”，类别==“b”和值>26~”>26“，真~NA_字符）
。这是真的，但我没有考虑因素。为什么要对嵌套的数据执行此操作？这有什么好处/你的计划？因为我想保留每个类别的因素级别
df1 <- within(df1, {
  labels[category == "a"] <- as.character(cut(value[category == "a"], 
                                              breaks=c(0, 3, 6, 10), 
                                              labels=c("< 3", "3 - 6", "> 6")))
  labels[category == "b"] <- as.character(cut(value[category == "b"], 
                                              breaks=c(0, 23, 26, 30), 
                                              labels=c("< 23", "23 - 26", "> 26")))
  labels <- as.factor(labels)
})
df1
# # A tibble: 6 x 3
#   category value labels 
#   <chr>    <dbl> <fct>  
# 1 a            1 < 3    
# 2 a            4 3 - 6  
# 3 a            8 > 6    
# 4 b           21 < 23   
# 5 b           24 23 - 26
# 6 b           28 > 26   

df1 <- structure(list(category = c("a", "a", "a", "b", "b", "b"), value = c(1, 
4, 8, 21, 24, 28)), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))