SVG против HTML5 Графики на основе холста

Этот ответ предоставляет два способа решения проблемы с помощью пакета data.table, что значительно улучшит скорость процесса. Это важно, если вы работаете с большими наборами данных.

1s Подход: адаптация предыдущего ответа, но теперь использующая data.table +, включая labels:

library(data.table)

agebreaks <- c(0,1,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75,80,85,500)
agelabels <- c("0-1","1-4","5-9","10-14","15-19","20-24","25-29","30-34",
               "35-39","40-44","45-49","50-54","55-59","60-64","65-69",
               "70-74","75-79","80-84","85+")

setDT(data)[ , agegroups := cut(age, 
                                breaks = agebreaks, 
                                right = FALSE, 
                                labels = agelabels)]

Второй подход: это более многословный метод, но он также делает более понятным, что именно попадает в каждую возрастную группу:

setDT(data)[age <1, agegroup := "0-1"]
data[age >0 & age <5, agegroup := "1-4"]
data[age >4 & age <10, agegroup := "5-9"]
data[age >9 & age <15, agegroup := "10-14"]
data[age >14 & age <20, agegroup := "15-19"]
data[age >19 & age <25, agegroup := "20-24"]
data[age >24 & age <30, agegroup := "25-29"]
data[age >29 & age <35, agegroup := "30-34"]
data[age >34 & age <40, agegroup := "35-39"]
data[age >39 & age <45, agegroup := "40-44"]
data[age >44 & age <50, agegroup := "45-49"]
data[age >49 & age <55, agegroup := "50-54"]
data[age >54 & age <60, agegroup := "55-59"]
data[age >59 & age <65, agegroup := "60-64"]
data[age >64 & age <70, agegroup := "65-69"]
data[age >69 & age <75, agegroup := "70-74"]
data[age >74 & age <80, agegroup := "75-79"]
data[age >79 & age <85, agegroup := "80-84"]
data[age >84, agegroup := "85+"]

Хотя оба подхода должны дать тот же результат, я предпочитаю 1-й по двум причинам. (a) Короче писать и (2) упорядоченные возрастные группы правильны, что имеет решающее значение, когда дело доходит до визуализации данных.