R 从原始数据创建数据组并进行打印？

我试图用我的原始数据为我的“年龄”变量创建分组数据。参与者的年龄范围为12-66岁，但我将参与者分为以下几组：

• 12-20
• 21-28
• 29-37
• 38-46
• 47-55
• 55-66

---

也是在我尝试使用这个新的分组数据并将其实现为直方图之后。谢谢

我们可以使用

cut

创建基于

中断的组

，使用

表格

获取计数，并在

基本R

中使用

条形图

进行绘图

grp <- cut(age, breaks = c(-Inf, 12, 21, 29, 38, 47, 55, 66, Inf))
barplot(table(grp))

---

grp我们可以使用
cut
创建基于
中断的组，使用
表格
获取计数，并使用
基本R
中的
条形图
进行绘图

grp <- cut(age, breaks = c(-Inf, 12, 21, 29, 38, 47, 55, 66, Inf))
barplot(table(grp))

grp我认为您需要的是条形图，而不是直方图。
在akrun的帮助下，这里是另一个可能的解决方案。感谢akrun的澄清（见评论）：

库（dplyr）
图书馆（GG2）
#10至80岁之间1000个年龄段的随机数据
种子（24）
df=12&age=21&age=29&age=38&age=47&age=56&age%
计数（年龄组）
#绘制条形图
ggplot（数据=df1，aes（x=年龄组，y=n））+
几何图形栏（stat=“identity”）

我认为您需要的是条形图，而不是直方图。
在akrun的帮助下，这里是另一个可能的解决方案。感谢akrun的澄清（见评论）：

库（dplyr）
图书馆（GG2）
#10至80岁之间1000个年龄段的随机数据
种子（24）
df=12&age=21&age=29&age=38&age=47&age=56&age%
计数（年龄组）
#绘制条形图
ggplot（数据=df1，aes（x=年龄组，y=n））+
几何图形栏（stat=“identity”）

@TarJae默认情况下，这只是
cut
格式。您可以使用
labels=c（（（12,20）”，…，“（38,47）”，…）对其进行自定义
@TarJae您可以检查
cut的源代码。默认值
paste0（如果（右）”（“其他”[”，ch.br[-nb]，“，”，ch.br[-1L]，如果（右）”）
谢谢你，akrun。我本想以同样的方式向用户15344033建议一个类似的答案，但由于出现了中断，我停止了。如果你看一下中断，每个栏都包含了之前栏的最后一个数字：例如，栏2包含21个，栏3包含21个。也许我错了，或者我忽略了什么。无论如何，谢谢你。每次都很完美！！@TarJae原因是在
cut
中，还有其他参数
include.lowest=FALSE，right=TRUE
。您可能需要更改它。我只是显示了一个选项来对它进行分组。OP可以在
cut
中进行更改，使其成为自定义
labels=FALSE
@TarJae这正是
cut
的方式默认情况下使用mats。您可以使用
标签=c（（（12,20）”，…，“（38,47）”，…）进行自定义。
@TarJae您可以检查
剪切的源代码。默认情况下
粘贴0（if（right）”（“else”[”，ch.br[-nb]，“，”，ch.br[-1L]，if（right）”）
谢谢你，akrun。我本想以同样的方式向用户15344033建议一个类似的答案，但由于出现了中断，我停止了。如果你看一下中断，每个栏都包含了之前栏的最后一个数字：例如，栏2包含21个，栏3包含21个。也许我错了，或者我忽略了什么。无论如何，谢谢你。每次都很完美！！@TarJae原因是在
cut
中，还有其他参数
include.lowest=FALSE，right=TRUE
。您可能需要更改它。我只是显示了一个对它进行分组的选项。OP可以在
cut
中进行更改，使其成为customtry
labels=FALSE
library(dplyr)
library(ggplot2)
# random data of 1000 ages between 10 and 80 years
set.seed(24)
df <- data.frame(age = sample(10:80, 1000, replace = TRUE))

# dataframe with categorization of age in the suggested intervals. I think the last 55 is a typo.
df1 <- df %>% 
  mutate(agegroup = case_when(age >= 12  & age <= 20 ~ '12-20',
                              age >= 21  & age <= 28 ~ '21-28',
                              age >= 29  & age <= 37 ~ '29-37',
                              age >= 38  & age <= 46 ~ '38-46',
                              age >= 47  & age <= 55 ~ '47-55',
                              age >= 56  & age <= 66 ~ '56-66',
  )
  ) %>% 
  count(agegroup)

# plot the bars
ggplot(data=df1, aes(x=agegroup, y=n)) +
  geom_bar(stat="identity")