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r - 如何根据分位数信息编写输入为向量输出为字符向量的函数

问题描述

我正在编写一个函数，其输入是向量，输出是三个级别的字符向量：低于平均值、平均值和高于平均值。我希望根据给定向量的第一个和第三个分位数计算字符向量。当我调用我的函数时，只有低于平均值返回，我理解它为什么返回，但不知道如何修复。理想情况下，我想要一个新向量，使得低于平均值对应于低于第一个分位数的值，高于平均值对应于高于第三个分位数的值，而平均值是介于两者之间的所有值。

x<-c(1:10)
label_scale<-function(vecrr){
  lq<-quantile(vecrr,0.25)
  uq<-quantile(vecrr,0.75)
  if(vecrr<=lq){
    k<-'Below Avg.'
  } else if(vecrr>=uq){
    k<-'Above Avg.'
  } else{
    k<-'Avg.'}
  return(k)
}
y<-mapply(label_scale,x)
z<-sapply(x,label_scale)

标签： rfunctionquantile

解决方案

您的问题是您将函数应用于向量的每个元素，并且默认情况下，给定值始终等于该值的分位数，并且您的过程将为Below Avg每个向量元素返回。（例如，x == quantile(x, 0.25)将始终返回 TRUE）。

你应该ifelse在你的函数内部使用，它是矢量化的：

# example vector
x<-c(1:10)

# function
label_scale<-function(vecrr){
  lq<-quantile(vecrr,0.25)
  uq<-quantile(vecrr,0.75)

ifelse(vecrr<=lq, 'Below Avg.', ifelse(vecrr>=uq, 'Above Avg.', 'Avg.'))  

}

# use function on a vector
label_scale(x)

# [1] "Below Avg." "Below Avg." "Below Avg." "Avg."       "Avg."       "Avg."       "Avg."       "Above Avg."
# [9] "Above Avg." "Above Avg."

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