如何使用 dplyr 对列进行范围分组？

我想根据列对 data.table 进行分组range值，我该如何使用 dplyr 库来做到这一点？

例如我的数据表如下：

library(data.table)
library(dplyr)
DT <- data.table(A=1:100, B=runif(100), Amount=runif(100, 0, 100))

现在我想以B列0.05的间隔将DT分为20组，并统计每组中有多少行。例如，任何 B 列值在 [0, 0.05) 范围内的行将形成一个组； B 列值在 [0.05, 0.1) 范围内的任何行将形成另一个组，依此类推。有没有一种有效的方法来完成这个小组功能？

非常感谢。

----------------------------- 关于 akrun 的回答的更多问题。 感谢阿克伦的回答。我有一个关于“剪切”功能的新问题。如果我的 DT 如下所示：

DT <- data.table(A=1:10, B=c(0.01, 0.04, 0.06, 0.09, 0.1, 0.13, 0.14, 0.15, 0.17, 0.71)) 

使用以下代码：

DT %>% 
  group_by(gr=cut(B, breaks= seq(0, 1, by = 0.05), right=F) ) %>% 
  summarise(n= n()) %>%
  arrange(as.numeric(gr))

我期望看到这样的结果：

          gr n
1   [0,0.05) 2
2 [0.05,0.1) 2
3 [0.1,0.15) 3
4 [0.15,0.2) 2
5 [0.7,0.75) 1

但我得到的结果是这样的：

          gr n
1   [0,0.05) 2
2 [0.05,0.1) 2
3 [0.1,0.15) 4
4 [0.15,0.2) 1
5 [0.7,0.75) 1 

看起来值 0.15 没有正确分配。对此有什么想法吗？

我们可以用cut进行分组。我们在其中创建“gr”列group_by, use summarise创建每个组中的元素数量 (n()），并命令输出（arrange）基于“gr”。

library(dplyr)
 DT %>% 
     group_by(gr=cut(B, breaks= seq(0, 1, by = 0.05)) ) %>% 
     summarise(n= n()) %>%
     arrange(as.numeric(gr))

由于初始对象是data.table，这可以通过使用来完成data.table方法（包括@Frank的建议使用keyby)

library(data.table)
DT[,.N , keyby = .(gr=cut(B, breaks=seq(0, 1, by=0.05)))]

EDIT:

根据OP帖子中的更新，我们可以减去一个小数字seq

lvls <- levels(cut(DT$B, seq(0, 1, by =0.05)))
DT %>%
   group_by(gr=cut(B, breaks= seq(0, 1, by = 0.05) -
                 .Machine$double.eps, right=FALSE, labels=lvls)) %>% 
   summarise(n=n()) %>% 
   arrange(as.numeric(gr))
#          gr n
#1   (0,0.05] 2
#2 (0.05,0.1] 2
#3 (0.1,0.15] 3
#4 (0.15,0.2] 2
#5 (0.7,0.75] 1