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R语言入门基础之因子和有序因子

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    群组第四届数学中国美赛实

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    发表于 2012-12-24 14:02 |只看该作者 |倒序浏览
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    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。0 t8 N0 m+ j$ I& J; a( d5 z  L
    因子表示分类变量,有序因子表示有序变量。0 X& r3 a/ p. Q1 r: ?9 w# q" `4 J4 x- z
    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% j3 a1 w$ m/ }, L
    ; T8 ]' B/ z+ E  i
    标签向量。) z$ U! V/ y7 D  |' w- U7 a
    1、创建一个因子。# f$ ?- ]" Q7 H3 \
       例1:colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R', 'Y')
    6 p1 X( A+ ]* F) Tcol <- factor(colour)/ v: P0 ~- Y( n& v' x! X) m1 C
    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
    - r: ^9 G' b. L* H8 _col2 <- factor(colour, levels = c('G', 'R', 'Y'), labels = c('1', '2', '3'))- q3 e; k4 m3 y2 Y
    col_vec <- as.vector(col2) #转换成字符向量
    7 I) [# m% q6 q5 X! h* u% j' s0 N$ Hcol_num <- as.numeric(col2) #转换成数字向量. C% Q; b5 _9 j: V7 F+ d
    col3 <- factor(colour, levels = c('G', 'R'))( L& V% w# }9 N# ^5 s7 k) F
    ! _3 w9 P- @3 V+ ~
    2、创建一个有序因子。6 {2 M9 h( X; r# e
        例1:score <- c('A', 'B', 'A', 'C', 'B')
    " Q+ [* g! u; {) q+ `; z4 Q7 I9 Gscore1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A')); score1
    8 [, |. |% b# O' x2 u6 q1 R. t) `0 M5 [. K' e! d9 Y, c
    3、用cut()函数将一般的数据转换成因子或有序因子。" ]; d* ~7 r- x5 J0 t. D/ W
        例1:exam <- c(98, 97, 52, 88, 85, 75, 97, 92, 77, 74, 70, 63, 97, 71, 98, 2 E, v4 ^6 Q8 r4 l6 D6 N$ W# Z
      65, 79, 74, 58, 59, 60, 63, 87, 82, 95, 75, 79, 96, 50, 88)
      i5 O6 O8 `) n6 j: F. R+ G( }8 o2 ^exam1 <- cut(exam, breaks = 3) #切分成3组% ?5 i$ T1 w! t" ?
    exam2 <- cut(exam, breaks = c(0, 59, 69, 79, 89, 100)) #切分成自己设置的组
    8 z' G/ m" l7 G. j" w! d$ ^attr(exam1, 'levels'); attr(exam2, 'levels'); attr(exam2, 'class')7 z6 F9 H+ q: E/ n" _
    ordered(exam2, labels = c('bad', 'ok', 'average', 'good', 'excellent')) #一个有序因子
    2 J; g; ?! b6 h* [8 l+ n0 L  u$ J3 I- @

    9 ?3 H) g* h% c- s) c
    zan
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