R分箱数据集和曲面图

Question

我有一个很大的数据集，我正在尝试用它离散化并创建一个3d曲面图：

  rowColFoVCell wpbCount Feret

1  001001001001       1  0.58

2  001001001001       1  1.30

3  001001001001       1  0.58

4  001001001001       1  0.23

5  001001001001       2  0.23

6  001001001001       2  0.58

我试图在第二列的基础上对第三个'Feret‘列进行离散化，因此对于每个'wpbCount’bin，'Feret‘列。

  wpbCount Feret Count

1  1  [0.0,0.2] 3

2  1  [0.2,0.4] 5

3  1  [0.4,0.6] 6

4  1  [0.8,0.8] 9

5  2  [0.0,0.2] 6

6  2  [0.4,0.6] 23

Answer 1

这是对第一部分的回答：

创建一些数据

DF <- data.frame(wpbCount = sample(1:1000, 1000),
                 Feret = sample(seq(0, 1, 0.001), 1000))

1)离散化使用 with right = FALSE，因此间隔是[)我通常觉得这比缺省值更有用

DF$cut_it <- cut(DF$Feret, right = FALSE,
                 breaks = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1))

2)聚合

 TABLE <- data.frame(table(DT$cut\_it))

编辑另一次尝试

library(data.table)
DT <- data.table(DF)
DT <- DT[, list(wpbCount = length(wpbCount),
                Feret = length(Feret)
                ), by=cut_it]

也许你只是想离散化，而不是聚合。试试这个：

DF2 <- data.frame(wpbCount = sample(1:3, 1000, replace=T),
                 Feret = sample(seq(0, 1, 0.001), 1000))

DF2$Feret2 <- cut(DF$Feret, right = FALSE,
                 breaks = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1.1))

DF2 <- DF2[, c(1, 3)]

Answer 2

非常感谢你的帮助，我在R中使用了以下函数：

x$bin <- cut(x$Feret，right = FALSE，breaks = seq(0，max(wpbFeature$Feret)，by=0.1))

Y <-aggregate(x$bin，by = xc('wpbCount'，'bin')，长度)

从你的建议中，我已经得到了我需要的数据框架：

wpbCount | bin |x

1[0.2，0.3] 72

2 [0.2,0.3) 142

3 [0.2,0.3) 224

4[0.2，0.3] 299

5 [0.2,0.3) 421

6[0.2，0.3] 479

现在我需要在3D中绘制它，我不确定如何使用非数值列，即bin列，它是因子。

有人知道我如何将这三列相互对比吗？

Answer 3

看看这个link。这里有一些3d图。然而，3d绘图并不是分析数据的最好工具。如果您坚持使用3d方法，可以尝试ggplot2包中的stat_contout()。

然而，一个可能更好的方法是在2d中绘制几个图，或者使用facet_grid()。还可以看看ggplot2 current documentation。

根据您的上一个答案(未测试)尝试此方法：

ggplot(DF, aes(wpbCount , x)) +
  geon_point() +
  facet_grid(. ~ bin)

其思想是使用factor变量(在本例中为bin)来对图进行分面。