Überprüfen Sie, ob Dezimalwerte in einem Bereich in R

Question

liegen. Ich muss Codes, die verschiedene Krankheiten repräsentieren, neu kategorisieren, um geeignete Gruppen für die spätere Analyse zu bilden.

Viele der Gruppierungen umfassen Bereiche, die wie folgt aussehen:

1.0 to 1.5, 1.8 to 2.5, 3.0 

, wo eine andere sein könnte 37.0

Ursprünglich dachte ich, dass so etwas wie dies funktionieren könnte:

x <-c(0:.9, 1.9:2.9, 7.9:8.9, 4.0:4.9, 3:3.9, 5:5.9, 6:6.9, 11:11.9, 9:9.9, 10:10.9, 12.9, 13:13.9, 14,14.2, 14.8) 

df$disease_cat[df$site_code %in% x] <- "disease a" 

Das Problem ist, 0.1,0.2 usw. werden nicht als in dem Bereich von 0:0.9 liegend erkannt.

Ich verstehe jetzt, dass 5:10 (zum Beispiel) in r tatsächlich 5,6,7...10

Was ist ein besserer Weg, um diese Intervalle zu codieren, so dass die Dezimalstellen werden 0-0.9 als im Intervall erkannt werden? (Wenn man bedenkt, dass es viele „Mini“ Bereiche liegen und die Idee der Codierung sie alle explizit nicht besonders ansprechend ist)

Answer 1

Sie können die Antwort finden, indem Sie den Inhalt von c(1.1:4) drucken. Das Ergebnis ist [1] 1.1 2.1 3.1. Was Sie brauchen, ist findInterval Funktion. Schauen Sie sich diese Lösung:

findInterval(c(1,2,3,4.5), c(1.1,4)) == 1

Wenn Sie die inklusive rechte Grenze haben möchte, i. e. [1,1, 4] Intervall können Sie rightmost.closed Parameter verwenden:

findInterval(c(1,2,3,4.5), c(1.1,4), rightmost.closed = TRUE) == 1

EDIT:

Hier ist die Lösung für ein allgemeineres Problem, das Sie beschrieben haben:

d = data.frame(disease = c('d1', 'd2', 'd3'), minValue = c(0.3, 1.2, 2.2), maxValue = c(0.6, 1.9, 2.5)) 
measurements = c(0.1, 0.5, 2.2, 0.3, 2.7) 

findDiagnosis <- function(data, measurement) { 
    diagnosis = data[data$minValue <= measurement & measurement <= data$maxValue,] 
    if (nrow(diagnosis) == 0) { 
    return(NA) 
    } else { 
    return(diagnosis$disease) 
    } 
} 

sapply(measurements, findDiagnosis, data = d) 

Answer 2

Ich glaube, Sie wollen, dass diese:

c(1,2,3,4.5) >= 1.1 & c(1,2,3,4.5) <= 4 
[1] FALSE TRUE TRUE FALSE 

die Ausgabe von 1.1:4 untersuchen:

1.1:4 
[1] 1.1 2.1 3.1 

Sie sind tatsächlich testen, ob Elemente aus dem Vektor sind genau gleich 1.1, 2.1 oder 3.1

Answer 3

#This the list of your ranges that you want to check 
ranges = list(c(0,.9), c(1.9,2.9), c(7.9,8.9), c(4.0,4.9), c(3,3.9), c(5,5.9), c(6,6.9), c(11,11.9), c(9,9.9), c(10,10.9), c(12.9), c(13,13.9), c(14),c(14.2), c(14.8)) 

#This is the values that you want to check for each range in ranges 
values = c(1,2,3,4.5) 

#You can check each value in each range with following command 
output = data.frame(t(sapply(ranges, function(x) (min(x)<values & max(x)>values)))) 

#Maybe set column names to values so you know clearly what you are checking. 
#Column names are values, row names are indexes of the ranges 
colnames(output) = values 
output$ranges = sapply(ranges, function(x) paste(x,collapse = "-"))