有没有更好的方法来创建分位数“虚拟”？ / R 中的因子？

Question

我想指定代表分位数的因子。因此我需要它们是数字。 这就是为什么我编写了以下函数，这基本上是我的问题的答案：

qdum <- function(v,q){

qd = quantile(v,1:(q)/q)
v = as.data.frame(v)
v$b = 0
names(v) <- c("a","b")
i=1
for (i in 1:q){

    if(i == 1)
        v$b[ v$a < qd[1]] = 1
    else
        v$b[v$a > qd[i-1] & v$a <= qd[i]] = i
}

all = list(qd,v)
return(all)

    }

你现在可能会笑:)。 返回的列表包含一个变量，可用于将每个观察值分配给其相应的分位数。我现在的问题是：有没有更好的方法（更“原生”或“核心”）来做到这一点？我知道 quantcut （来自 gtools 包），但至少根据我得到的参数，我最终只得到了那些不方便的（？ - 至少对我来说）阈值。

任何有助于变得更好的反馈都将受到赞赏！

Answer 1

使用基数 R，使用分位数来计算分割，然后将数字变量转换为离散变量：

qcut <- function(x, n) {
  cut(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), labels = seq_len(n),
    include.lowest = TRUE)
}

或者如果您只想要数字：

qcut2 <- function(x, n) {
  findInterval(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), all.inside = T)
}

Answer 2

我不确定 quantcut 是什么，但我会执行以下操作

qdum <- function(v, q) {
 library(Hmisc)
 quantilenum <- cut2(v, g=q)
 levels(quantilenum) <- 1:q
 cbind(v, quantilenum)
}