R语言入门基础之因子和有序因子

数模天下

因子(factor)和有序因子(ordered factor)

因子用来存储类别变量(categorical variables)和有序变量，这类变量不能用来计算而只能用来分类或者计数。
因子表示分类变量，有序因子表示有序变量。
生成因子数据对象的函数是factor(),语法是factor(data, levels, labels, ...)，其中data是数据，levels是因子水平向量，labels是因子的
$ J; u$ J' D8 C
1 F: A0 f3 `) T7 J9 }) f标签向量。
1 I* ^7 h( E% F" m1、创建一个因子。
   例1：colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R', 'Y')
  v, X9 h! {$ F" M0 b; acol <- factor(colour)
col1 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('Green', 'Red', 'Yellow')) #labels的内容替换colour相应位置对应levels的内容
col2 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('1', '2', '3'))
col_vec <- as.vector(col2) #转换成字符向量
col_num <- as.numeric(col2) #转换成数字向量
col3 <- factor(colour, levels = c('G', 'R'))
5 _! b1 C; E+ t- t* c
: U* e9 K- T& O  n! G3 F2、创建一个有序因子。
    例1：score <- c('A', 'B', 'A', 'C', 'B')
; t/ z' k; m+ s9 m% vscore1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A')); score1
. B- z$ H  z1 n4 M8 ~( {
3、用cut()函数将一般的数据转换成因子或有序因子。
    例1：exam <- c(98, 97, 52, 88, 85, 75, 97, 92, 77, 74, 70, 63, 97, 71, 98,
6 q; S  A7 ?7 k. ~9 g  65, 79, 74, 58, 59, 60, 63, 87, 82, 95, 75, 79, 96, 50, 88)
$ t; k9 j8 J1 F7 t4 lexam1 <- cut(exam, breaks = 3) #切分成3组
exam2 <- cut(exam, breaks = c(0, 59, 69, 79, 89, 100)) #切分成自己设置的组
attr(exam1, 'levels'); attr(exam2, 'levels'); attr(exam2, 'class')
ordered(exam2, labels = c('bad', 'ok', 'average', 'good', 'excellent')) #一个有序因子

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