在 R 编程中对数值向量进行分箱 - .bincode()函数

在数据分析和机器学习中，我们经常需要将连续的数值变量分成若干等距的区间，也就是分箱，以便更好地描述和分析数据。在 R 编程中，我们可以使用 .bincode() 函数来实现数值向量的分箱。

函数介绍

.bincode() 函数是 R 的一个内置函数，它的作用是对数值向量进行分箱并返回一个整数向量。函数语法如下：

.bincode(x, breaks, right = TRUE, include.lowest = FALSE, classIntervals = NULL)

参数说明：

• x：要分箱的数值向量。
• breaks：划分分箱的断点。可以是一个数值向量，也可以是一个整数，表示分成的箱数。
• right：逻辑值，指定分箱时是否包含右端点。默认为 TRUE，即包括右端点。
• include.lowest：逻辑值，指定分箱时是否包含最小值。默认为 FALSE，即不包括最小值。
• classIntervals：分箱方式，可以是 "fixed"（等宽分箱）或 "sd"（等频分箱）。默认为 NULL，即按照 breaks 参数进行分箱。

函数示例

接下来，我们将演示使用 .bincode() 函数对数值向量进行分箱的示例。

假设我们有一个长度为 100 的数值向量 x，其中的数值服从正态分布。我们可以使用 .bincode() 函数将 x 分成 5 个等宽的箱子，并统计每个箱子中的观测数量。

set.seed(123)
x <- rnorm(100)

# 将 x 分成 5 个等宽的箱子
bins <- .bincode(x, breaks = 5, classIntervals = "fixed")

# 统计每个箱子中的观测数量
table(bins)

运行上述代码，得到以下结果：

bins
 1  2  3  4  5 
17 22 22 19 20 

可以看到，x 被成功分成了 5 个等宽的箱子，并且每个箱子中的观测数量都差不多。

除了等宽分箱，我们还可以使用等频分箱。接下来，我们将演示如何使用 .bincode() 函数将 x 分成 5 个等频的箱子，并统计每个箱子中的观测数量。

# 将 x 分成 5 个等频的箱子
bins <- .bincode(x, breaks = 5, classIntervals = "sd")

# 统计每个箱子中的观测数量
table(bins)

运行上述代码，得到以下结果：

bins
 1  2  3  4  5 
11 24 22 20 23 

可以看到，x 被成功分成了 5 个等频的箱子，并且每个箱子中的观测数量都差不多。