我有这样的数据：
year nb
1 1901 208
2 1902 200
3 1903 223
4 1904 215
5 1905 187
6 1906 214
我想指定级别，以便我可以这样总结数据：
years nb
1 1901-1910 2082
2 1911-1920 6200
在那之前，我很难通过分组、聚合或编码来做到这一点。我发现了一种非常丑陋的做法，就像这样：
sum(DF$nb[DF$year> 1901 & DF$year <= 1910])
但我想知道是否有更优雅的方式来做到这一点。
对不起，如果我的问题太基本了，泽维尔
cut一种选择是使用 Hmisc 包或cut2在 Hmisc 包中为您的 bin 创建一个新变量。
dat <- data.frame(year = 1901:2000, value = runif(100))
dat <- transform(dat, bin = cut(year, 10))
然后我可能会用plyr摘要来分组：
library(plyr)
ddply(dat, "bin", summarize, totVal = sum(value))
的帮助页面cut应该说明定义标签，如何处理边缘情况（包括/排除最小值或最大值）等。
有趣的追逐。我还没有看到转换，并且可能会以这种（第二种）方式做到这一点：
set.seed(1234)
dat <- data.frame(year = 1901:2000, value = runif(100))
dat <- transform(dat, bin = cut(year, 10))
set.seed(1234)
dat2 <- data.frame(year = 1901:2000, value = runif(100))
dat2$bin <- cut(dat$year, 10)
identical(dat,dat2) # true
从那以后，我会期待：
dat2$bin <- cut(dat$year, 10, labels=F) # this gives you 1:10 as labels rather than the very messy 'intervals'
aggregate(value~bin, data=dat2, sum)
> aggregate(value~bin, data=dat2, sum)
bin value
1 1 4.892264
2 2 4.546337
3 3 4.165217
4 4 4.733585
5 5 5.136625
6 6 4.530420
7 7 3.616002
8 8 3.864675
9 9 4.936536
10 10 3.328065