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法律研究如何在R資料框列中選擇小於或大於特定百分位數的值？
百分位數將一組數值分成一百組，如果數值大小為100，則分成單個值。我們可以找到R資料框數值列的百分位數，因此，也可以根據這些百分位數選擇列的值。為此，我們可以使用分位數函式。
示例
考慮以下資料框：
set.seed(111) x<-sample(0:15,30,replace=TRUE) df<-data.frame(x) df
輸出
x 1 13 2 10 3 3 4 2 5 14 6 8 7 10 8 4 9 2 10 11 11 7 12 9 13 0 14 12 15 12 16 9 17 3 18 14 19 7 20 13 21 9 22 8 23 7 24 10 25 15 26 0 27 10 28 6 29 4 30 14
查詢df中x小於或等於某個百分位數的值：
df[df$x<quantile(df$x,0.75),]
[1] 10 3 2 8 10 4 2 11 7 9 0 9 3 7 9 8 7 10 0 10 6 4
df[df$x<quantile(df$x,0.25),]
[1] 3 2 4 2 0 3 0 4
df[df$x<quantile(df$x,0.50),]
[1] 3 2 8 4 2 7 0 3 7 8 7 0 6 4
df[df$x<quantile(df$x,0.90),]
[1] 13 10 3 2 8 10 4 2 11 7 9 0 12 12 9 3 7 13 9 8 7 10 0 10 6 [26] 4
df[df$x<quantile(df$x,0.95),]
[1] 13 10 3 2 8 10 4 2 11 7 9 0 12 12 9 3 7 13 9 8 7 10 0 10 6 [26] 4
df[df$x<quantile(df$x,0.99),]
[1] 13 10 3 2 14 8 10 4 2 11 7 9 0 12 12 9 3 14 7 13 9 8 7 10 0 [26] 10 6 4 14
df[df$x<quantile(df$x,0.10),]
[1] 0 0
df[df$x<quantile(df$x,0.05),]
[1] 0 0
df[df$x<quantile(df$x,0.20),]
[1] 3 2 2 0 3 0
df[df$x<quantile(df$x,0.30),]
[1] 3 2 4 2 0 3 0 6 4
df[df$x>quantile(df$x,0.05),]
[1] 13 10 3 2 14 8 10 4 2 11 7 9 12 12 9 3 14 7 13 9 8 7 10 15 10 [26] 6 4 14
df[df$x>quantile(df$x,0.10),]
[1] 13 10 3 14 8 10 4 11 7 9 12 12 9 3 14 7 13 9 8 7 10 15 10 6 4 [26] 14
df[df$x>quantile(df$x,0.20),]
[1] 13 10 14 8 10 4 11 7 9 12 12 9 14 7 13 9 8 7 10 15 10 6 4 14
df[df$x>quantile(df$x,0.25),]
[1] 13 10 14 8 10 11 7 9 12 12 9 14 7 13 9 8 7 10 15 10 6 14
df[df$x>quantile(df$x,0.60),]
[1] 13 14 11 12 12 14 13 15 14
df[df$x>quantile(df$x,0.70),]
[1] 13 14 11 12 12 14 13 15 14
df[df$x>quantile(df$x,0.75),]
[1] 13 14 12 12 14 13 15 14
df[df$x>quantile(df$x,0.80),]
[1] 13 14 14 13 15 14
df[df$x>quantile(df$x,0.90),]
[1] 15
df[df$x>quantile(df$x,0.95),]
[1] 15
更新於：2020年10月8日
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