R语言 自定义区间频数频率表
R语言在统计频数时可用的函数有freq table ftable等
freq主要是raster包中统计栅格层所有值的频数表。
例：
r <- raster(nrow=18, ncol=36)
r[] <- runif(ncell(r))
r[1:5] <- NA
r <- r * r * r * 5
r是一个维度为: 18, 36, 648 (nrow, ncol, ncell) 的随机生成的栅格层其部分截图如下：
> head(r)
1 2 3 4 5 6
1 NA NA NA NA NA 1.506339302
2 0.252140431 0.41409446 0.42013843 0.6716017704 0.0332736136 0.299872547
3 1.844306553 0.35313692 2.07571170 0.0818885651 3.1614208887 1.820060860
4 3.718947420 0.05681047 0.01302534 0.0040119605 0.0002534633 4.387573995
5 1.424569124 0.67728049 0.92215801 2.5386682305 0.0770916831 0.247096787
6 3.806057503 0.02404602 0.80301392 3.1235507437 3.9080549666 0.420635790
7 0.008627958 0.02475761 1.39002408 0.0003907306 1.9155251798 0.663022370
8 0.089424914 0.05965142 3.51913860 0.4590495063 1.2089730958 1.606021019
9 2.545201085 0.12359224 1.57778627 0.0687486429 2.6689719372 0.005125476
10 0.262125868 4.66878961 0.68827016 0.1055760585 0.0002144519 0.044986907
7 8 9 10 11 12
1 0.12915060 1.41618220931 2.37713681271 0.07521617 0.162319097 0.03638044
2 2.46505695 0.47379151389 0.00010173990 1.04935165 2.542116954 1.17609461
3 0.06110717 1.56523628341 0.07159067270 2.21500955 2.856036571 3.53510967
4 0.22496123 0.04975449122 0.18434816393 0.09857338 3.454908099 2.22110262
5 2.29410504 0.01206280902 0.00003109569 0.07369671 0.003262269 0.01082440
6 0.03587428 0.90714042902 0.86716310376 0.84042167 2.886615592 3.72996301
7 2.21247003 0.00003056193 0.36949519974 0.01974524 0.168514237 1.83394840
8 0.41230806 0.14389792412 0.29181044185 3.52817214 3.214347071 0.02840050
9 2.16544255 0.86901487358 0.00003533814 1.17640280 3.489563767 0.33615362
10 0.10884068 2.58308797289 0.15871119035 1.79483998 0.950451792 0.23180744
13 14 15 16 17 18
1 2.3363448850 3.552117782 4.41171034 0.0208607208 0.59439511217 0.497318453
2 0.1004569887 1.587583107 3.95863901 0.0002200315 0.20714766831 0.003346833
3 0.1919299668 1.494550924 0.09401756 0.2356348866 0.00479523735 0.725410960
4 2.3049243370 0.013180881 0.04488485 1.2975503460 0.15799256361 0.147464680
5 1.9383214189 2.769511206 0.06823997 2.8985941493 0.70819714832 4.901024435
6 1.4315345260 0.957145141 3.26326694 1.1228764341 0.00008460657 0.511988698
7 1.5767205233 0.220564413 1.27030945 1.5276712733 0.00259157962 1.956654916
8 3.2025398473 0.057387725 1.65787747 0.0007673357 0.11612940076 0.199689484
9 0.2326184507 1.950112706 0.03667509 1.9341039155 2.48961555504 2.344380314
10 0.0007237643 0.003807046 3.78754751 0.0142907950 4.17379210539 1.788733975
19 20
1 0.13617895916 2.52171179
2 0.80669664166 1.50265743
3 1.50615906736 1.10785733
4 0.04682259470 2.79738295
5 0.06878549841 3.22800984
6 0.00005444126 0.86880374
7 0.01651744432 0.04543198
8 0.22508124188 0.13591053
9 1.15649288380 0.02851971
10 1.82272790550 0.05369740
> freq(r)
value count
[1,] 0 324
[2,] 1 120
[3,] 2 79
[4,] 3 57
[5,] 4 46
[6,] 5 17
[7,] NA 5 #统计出各个值的频数
table主要是生成一维和二维的列联表
例：
dat$las 为每次通话时长的一个记录
table(dat$las) 可以统计一个频数表，由于数据较多，此处采用自定区区间来进行统计
则最后结果如下
(0,30] (30,60] (60,90] (90,120]
13757 17211 8003 3238
(120,150] (150,180] (180,300] (300,480]
1778 1141 1952 850
(480,600] (600,900] (900,1.2e+03] (1.2e+03,1.8e+03]
247 292 140 117
(1.8e+03,3.6e+03] (3.6e+03,6.03e+03]
68 22 #其中上层为分割区间，下面为对应的频数
ftable主要是创建一个平的列联表 （在stats包中）
> ftable(Titanic, row.vars = 1:3)
Survived No Yes
Class Sex Age
1st Male Child 0 5
Adult 118 57
Female Child 0 1
Adult 4 140
2nd Male Child 0 11
Adult 154 14
Female Child 0 13
Adult 13 80
3rd Male Child 35 13
Adult 387 75
Female Child 17 14
Adult 89 76
Crew Male Child 0 0
Adult 670 192
Female Child 0 0
Adult 3 20
> dlast <- table(cut(dat2$las, breaks = c(0,30,60,90,120,150,180,300,480,600,900,1200,1800,3600,max(dat2$las)))) #统计自定义区间频数
> dlast1 <- as.vector(dlast) #将频数转化成向量
> dlast2 <- round(dlast1/nrow(dat2), digits = 4) #将频数转化为频率
> dlast3 <- paste(dlast2*100, "%") #将频率转化成百分比
> dl <- data.frame(dimnames(dlast),dlast1, dlast3) #生成以区间、频数、频率数据框
> colnames(dl) <- c("区间","频数","频率") #给数据框加列名
> dl
区间 频数 频率
1 (0,30] 21 0.04 %
2 (30,60] 34 0.07 %
3 (60,90] 18 0.04 %
4 (90,120] 13 0.03 %
5 (120,150] 7 0.01 %
6 (150,180] 2 0 %
7 (180,300] 2 0 %
8 (300,480] 1 0 %
9 (480,600] 0 0 %
10 (600,900] 1 0 %
11 (900,1.2e+03] 1 0 %
12 (1.2e+03,1.8e+03] 0 0 %
13 (1.8e+03,3.6e+03] 0 0 %
14 (3.6e+03,6.03e+03] 0 0 %
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