Подсчет количества очков в каждой коробке

Я работаю с языком программирования R.

Предположим, у меня есть следующий набор данных:

library(ggplot2)

set.seed(42) 
heights <- rnorm(100, mean=170, sd=10) 
weights <- rnorm(100, mean=65, sd=15) 

data <- data.frame(heights, weights)

ggplot(data, aes(x = heights, y = weights)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  labs(title = "Scatterplot of Heights and Weights",
       x = "Height (cm)",
       y = "Weight (kg)") +
  scale_x_continuous(breaks = seq(floor(min(data$heights)), ceiling(max(data$heights)), by = 5)) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(floor(min(data$weights)), ceiling(max(data$weights)), by = 5))

Предположим, я смотрю на каждую «коробку», которую можно сделать размером 5х5 — я вручную нарисовал ее поверх исходного сюжета:

Мой вопрос: Меня интересует подсчет количества очков, содержащихся в каждой из этих коробок.

Сначала я определил максимальные границы каждой переменной:

max_height <- max(data$heights)
max_weight <- max(data$weights)

height_breaks <- seq(0, max_height, by=5)
weight_breaks <- seq(0, max_weight, by=5)

Затем, используя функциюexpand.grid(), я попытался создать фрейм данных, содержащий каждое из этих полей, с помощью функцииexpand.grid:

combinations <- expand.grid(height = seq_along(height_breaks)[-length(height_breaks)],
                            weight = seq_along(weight_breaks)[-length(weight_breaks)])

interval_label <- function(breaks, index) {
  paste0("(", breaks[index], "-", breaks[index + 1], ")")
}

combinations$height_interval <- mapply(interval_label, list(height_breaks), combinations$height)
combinations$weight_interval <- mapply(interval_label, list(weight_breaks), combinations$weight)

height_weight_boxes <- combinations[, c("height_interval", "weight_interval")]

Используя дополнительные манипуляции, я создал 4 отдельных столбца для мин/макс каждой переменной:

  library(dplyr)
transformed_df <- height_weight_boxes %>%
    mutate(
        box_number = row_number(), 
        min_height = as.numeric(sub("\\((.*?)-.*", "\\1", height_interval)), 
        max_height = as.numeric(sub(".*-(.*)\\)", "\\1", height_interval)), 
        min_weight = as.numeric(sub("\\((.*?)-.*", "\\1", weight_interval)), 
        max_weight = as.numeric(sub(".*-(.*)\\)", "\\1", weight_interval)) 
    ) %>%
    select(box_number, min_height, max_height, min_weight, max_weight)

Теперь это выглядит так:

 box_number min_height max_height min_weight max_weight
          1          0          5          0          5
          2          5         10          0          5
          3         10         15          0          5
          4         15         20          0          5
          5         20         25          0          5
          6         25         30          0          5

На последнем этапе я хочу использовать этот опорный кадр (transformed_df) для запроса исходного кадра данных и подсчета количества точек в каждом поле. Логично, что я подумал сделать это, буквально посчитав, сколько точек содержится в границах каждого прямоугольника:

library(dplyr)

count_points_in_box <- function(min_height, max_height, min_weight, max_weight, data) {
    data %>%
        filter(heights >= min_height, heights < max_height,
               weights >= min_weight, weights < max_weight) %>%
        nrow()
}

final <- transformed_df %>%
    rowwise() %>%
    mutate(count = count_points_in_box(min_height, max_height, min_weight, max_weight, data))

В конце я попробовал проверить, соответствует ли количество ящиков исходным данным:

> sum(final$count)
[1] 97
> nrow(data)
[1] 100

Хотя результаты близки, я думаю, что мог сделать что-то не так, поскольку значения не полностью совпадают. Может кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне исправить это?