Definieren und anwenden von eigenen Ordnern auf einem dataframe

Mit python habe ich erstellt nach Daten-frame enthält ähnlichkeit Werte:

  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture    jaccard
1       0.770     0.489        0.388  0.57500000 0.5845137    0.3920000 0.00000000
2       0.067     0.496        0.912  0.13865546 0.6147309    0.6984127 0.00000000
3       0.514     0.426        0.692  0.36440678 0.4787535    0.5198413 0.05882353
4       0.102     0.430        0.739  0.11297071 0.5288008    0.5436508 0.00000000
5       0.560     0.735        0.554  0.48148148 0.8168083    0.4603175 0.00000000
6       0.029     0.302        0.558  0.08547009 0.3928234    0.4603175 0.00000000

Ich bin versucht, schreiben Sie ein R-Skript zu generieren, die anderen Daten-frame, spiegelt die bins, aber mein Zustand der Klasseneinteilung gilt, wenn der Wert über 0,5, so dass

Pseudocode:

if (cosinFcolor > 0.5 & cosinFcolor <= 0.6)
   bin = 1
if (cosinFcolor > 0.6 & cosinFcolor <= 0.7)
   bin = 2
if (cosinFcolor > 0.7 & cosinFcolor =< 0.8)
   bin = 3
if (cosinFcolor > 0.8 & cosinFcolor <=0.9)
   bin = 4
if (cosinFcolor > 0.9 & cosinFcolor <= 1.0)
   bin = 5
else
   bin = 0

Anhand der oben genannten Logik, die ich bauen möchte, einen Daten-frame

  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture    jaccard
1       3         0         0            1           1        0               0

Wie kann ich das als Skript, oder sollte ich das in python? Ich versuche mich vertraut zu machen mit R nach finden Sie heraus, wie mächtig er ist/Anzahl der machine-learning-Pakete, die es hat.
Mein Ziel ist der Aufbau eines Klassifikators, aber zuerst muss ich vertraut sein mit R 🙂

  • Haben Sie einen Blick auf ?findInterval oder cut
  • Für diejenigen, die offen für eine data.table Ansatz, schrieb ich eine flexible bin_data() Methode, die ich beschrieben in die Antwort.
  • Sieht aus wie Sie wollen, gelten die exakt gleichen Behältern zu alle 7 Spalten, nicht nur cosinFcolor
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