怎么在R语言中使用cut()函数

怎么在R语言中使用cut()函数？很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

什么是R语言

R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境，属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

R语言cut()函数使用

cut()切割将x的范围划分为时间间隔，并根据其所处的时间间隔对x中的值进行编码。

参数：breaks:两个或更多个唯一切割点或单个数字（大于或等于2）的数字向量，给出x被切割的间隔的个数。

breaks采用fivenum():返回五个数据：最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值。

labels为区间数，打标签

ordered_result 逻辑结果应该是一个有序的因素吗？

先用fivenum求出5个数，再用labels为每两个数之间，贴标签，采用（]的区间, 再将各个数，对应区间，求出即可

>j1<-c(23,62,72,80,59,82,90,43,94)
break1<-fivenum(j1)
> break1
[1] 23 59 72 82 94
> labels = c("差", "中", "良", "优")
> j2<-cut(j1,break1,labels,ordered_result = T)
> j2
[1] <NA> 中   中   良   差   良   优   差   优  
Levels: 差 < 中 < 良 < 优

补充：R语言中使用CUT函数将数据进行分段重编码

在很多SCI论文中，都会把连续变量进行分段比较，如年龄分为青年、中年、老年，或者把某一指标连续高,中,低分为几等分再进行性分析，如下图所示，把连续的孕周通过认为的分为早孕、中孕和晚孕

在R语言中，实现这种方法，我们需要把连续变量进行分段（也叫分箱）然后进行重编码对数据进行分析，这一步很重要，这是为后面的分析做准备。今天我们通过使用R语言自带的CUT函数来演示对数据的分段重编码及数据整理。

我们今天使用SPSS软件自带的Breast cancer surviva的数据资料为演示，先打开Rstudiu把数据导入，并且删除缺失值

library(foreign)#导入foreign包
bc <- read.spss(“E:/r/Breast cancer survival agec.sav”,
use.value.labels=F, to.data.frame=T)
bc <- na.omit(bc)

查看一下该数据

head(bc)

第二个指标是年龄，我们打算把年龄平局分为高中低三个区间

age1<-cut(bc$age,breaks = 3,labels = c(1,2,3))#平均分为3个区间，命名为1，2，3

dc<-cbind(bc,age1)#把变量加入表格

这样就把年龄进行了分组重编码。我们还可以对具体年龄段进行分组

age2<-cut(bc$age,breaks=c(0,20,60,100),include.lowest=T,
labels = c(1,2,3))#把age划分为0-20，20-60，60到100这样3个区间
dd<-cbind(bc,age2)#把变量加入表格

也可以按百分位比把年龄进行分段

age3<-quantile(bc$age,c(0,.25,.50,.75,1))
dc<-cbind(bc,age3)#把变量加入表格

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