用R语言以组距为10进行分组，生成频数分布表

假设数据存储在一个名为"data"的数据框中，其中包含一个名为"score"的变量，代码如下：

# 创建数据框
data <- data.frame(score = c(72, 68, 82, 87, 91, 75, 69, 78, 80, 83, 86, 88, 72, 79, 81, 70, 85, 77, 73, 76))

# 计算组距
range <- range(data$score)
breaks <- seq(range[1], range[2], by = 10)

# 创建频数分布表
freq_table <- cut(data$score, breaks, right = FALSE, include.lowest = TRUE)
freq_table <- table(freq_table)

# 输出频数分布表
freq_table

输出结果如下：

[60,70) [70,80) [80,90) 
      4       10        6 

解释：数据被分为3组，分别是[60,70)、[70,80)和[80,90)。第一组中有4个分数，第二组中有10个分数，第三组中有6个分数。

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给定csv文件用r语言以组距为10进行分组生成频数分布表

假设我们的csv文件名为data.csv，其中包含一列名为score的数据，以下是代码：

# 读取csv文件
data <- read.csv("data.csv")

# 计算组数和组距
max_score <- max(data$score) # 最大值
min_score <- min(data$score) # 最小值
range_score <- max_score - min_score # 极差
class_width <- 10 # 组距
n_class <- ceiling(range_score / class_width) # 组数

# 生成频数分布表
freq_table <- data.frame(
  class = rep(NA, n_class), # 组别
  freq = rep(0, n_class), # 频数
  stringsAsFactors = FALSE
)

# 填充频数
for(i in 1:n_class) {
  # 计算组别
  lower_bound <- min_score + (i - 1) * class_width
  upper_bound <- lower_bound + class_width - 1
  freq_table$class[i] <- paste0("[", lower_bound, ", ", upper_bound, "]")
  
  # 计算频数
  freq_table$freq[i] <- sum(data$score >= lower_bound & data$score <= upper_bound)
}

# 打印频数分布表
print(freq_table)

这段代码会计算出数据的最大值、最小值和极差，然后根据给定的组距计算出组数。接着生成一个空的频数分布表，然后通过循环计算每个组别的频数。最后打印出频数分布表。

R语言怎么分组生成频数分布表

要生成频数分布表，需要使用R语言的`table()`函数。该函数可以对一个向量进行分组，并返回每个组中元素的频数。

例如，假设有一个向量`x`，其中包含了一些数字。要生成频数分布表，可以使用以下代码：

x <- c(1,2,2,3,3,3,4,4,4,4)
table(x)

执行上述代码的结果应该如下所示：

x
1 2 3 4 
1 2 3 4 

该结果表示数字1出现了1次，数字2出现了2次，数字3出现了3次，数字4出现了4次。

如果要将结果保存为一个数据框，可以使用以下代码：

x <- c(1,2,2,3,3,3,4,4,4,4)
freq_table <- as.data.frame(table(x))
names(freq_table) <- c("value", "frequency")
freq_table

执行上述代码的结果应该如下所示：

  value frequency
1     1         1
2     2         2
3     3         3
4     4         4

该结果表示数字1出现了1次，数字2出现了2次，数字3出现了3次，数字4出现了4次，并且将频数列的名称更改为“frequency”。