Rで解析：データを区分するのに便利です。「fancycut」パッケージ

データを指定した範囲で区分しラベルを付与するパッケージの紹介です。データの区分は大変重要です。簡単に作業できる「fancycut」パッケージはおすすめです。

パッケージバージョンは0.1.2。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。

パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("fancycut")

実行コマンドの紹介

詳細はコマンド、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("fancycut")

###データ例の作成#####
set.seed(220306)
n <- 100
TestData <- data.frame(Group = sample(paste0("Group", 1:5), n, replace = TRUE),
                       Data1 = sample(c(-5:5, NA), n, replace = TRUE))
#内容確認
head(TestData)
#   Group Data1
#1 Group4     2
#2 Group2    -3
#3 Group2     0
#4 Group4     4
#5 Group5    -1
#6 Group1     3
#Data1の分布を確認
summary(factor(TestData[, 2]))
#-5   -4   -3   -2   -1    0    1    2    3    4    5 NA's 
#6   10   13    8    4    9    8   11    7    7    6   11 
#######

#データを区分けする:wafflecutコマンド
#データを指定:xオプション
#区分け内容を指定:intervalsオプション;[:含める,(:含めない
#ラベルを指定:bucketsオプション
#区分け内容外のラベルを指定:unmatched.bucketオプション
CutLabel <- wafflecut(x = TestData[, 2],
                      intervals = c("[-5, -2)", "[-2, 3)", "[3, 5]"),
                      buckets = c("小", "中", "大"),
                      unmatched.bucket = "範囲外")
#内容確認
summary(CutLabel)
#小     中     大   <NA> 範囲外 
#29     40     20      0     11 
#元データに結合
TestData <- cbind(TestData, CutLabel)
#内容確認
head(TestData)
#  Group Data1 CutLabel
#1 Group4     2       中
#2 Group2    -3       小
#3 Group2     0       中
#4 Group4     4       大
#5 Group5    -1       中
#6 Group1     3       大

あなたの解析がとっても楽になりますように！！