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r - 如何在 R 中构建一个函数，将变量拆分为区间并计算区间的平均值、标准差和计数

问题描述

我尝试将 Age 变量拆分为间隔，计算间隔的平均值、sd 和计数，然后将每个间隔的输出保存在向量中，然后将这些向量组合到数据框中，对于每个间隔，我都可以简单地取值。

我已经这样做了：

intervals <- function(g){
  i1 <- c()
  i2 <- c()
  i3 <- c()
  i4 <- c()
  i5 <- c()
  if(g <= 30){
    i1 <- c(mean(g), sd(g))
    df <- cbind(i1)
  }else if(g > 30 & g <= 40){
      i2 <- c(mean(g), sd(g))
      df <- cbind(i2)
  }else if(g > 40 & g <= 50){
      i3 <- c(mean(g), sd(g))
      df <- cbind(i3)
  }else if(i >50 & i <= 60){
      i4 <- c(mean(g), sd(g))
      df <- cbind(i4)
  }else if(g > 60){
      i5 <- c(mean(g), sd(g))
      df <- cbind(i5)
  }else{
 } 
return(df)
}

这是我从我的代码中得到的：

           i3
[1,] 45.22727
[2,] 13.11818

我什至没有尝试将计数包括在内，因为我没有机会制定解决方案。

非常感谢你的帮助！

标签： rfunction

解决方案

这不是一个功能，但它实现了你想要的：

# sample data
df <- data.frame(
  age = runif(100, min = 10, max = 100)
)


# trying to first define the categories and then calculate the descriptive statistics
# edit: I used @thelatemail suggestion from the comments to simplify the code
df %>%
  group_by(category = cut(age, c(0,30,40,50,60,Inf), labels=paste0("i",1:5))) %>%
  summarise(
    mean = mean(age),
    sd = sd(age),
    count = n()
  )

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