如何将数值变量重新编码为分类？答案

【问题标题】：How to recode numerical variable into categorical?如何将数值变量重新编码为分类？
【发布时间】：2019-04-15 13:00:18
【问题描述】：

您好，我一直在尝试将数值变量重新编码为分类变量。

例如，使用mtcars，我试图将mpg分为2个类别25

这些是我尝试过的代码，但收到错误消息。

data=mtcars
summary(mtcars$mpg)
Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
10.40   15.43   19.20   20.09   22.80   33.90 

mpgcat <- cut(mpg, breaks = (0,24.99,34), labels = c("0","1"))

错误：“mpgcat

【问题讨论】：

改进了格式并为 R 添加了相关标签。因此您会在这里受到其他用户的关注。
当您拥有breaks = (0, 24.99,34) 时，您需要breaks = c(0,24.99,34)。投票以拼写错误结束。
根据 Gregor 的评论投票结束，但是，为了清楚起见，发布完整的工作行：cut(mtcars$mpg, breaks = c(0,24.99,34), labels = c("0","1"))

标签： r recode

【解决方案1】：

cut 将x 的范围划分为多个区间，并根据它们所在的区间对 x 中的值进行编码。最左边的区间对应第一层，最左边的对应第二层，以此类推。

breaks 是两个或多个唯一切割点的数字向量，或者是一个数字（大于或等于 2），给出要切割 x 的区间数。

所以你需要一些脚本代码，例如：

data=mtcars
summary(mtcars$mpg)
mpgcut <- cut(mtcars$mpg, breaks = c(0,24.99,34), labels = c("0","1"))
mpgcut

得到这样的结果：

[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0
Levels: 0 1

【讨论】：