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。
+ y( c; k9 r5 l因子表示分类变量，有序因子表示有序变量。
. o/ ~4 d. b8 z* g4 X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

标签向量。
1、创建一个因子。
   例1：colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R', 'Y')
col <- 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'))
2 ?2 i# s9 z& x$ ?. W# hcol_vec <- as.vector(col2) #转换成字符向量
; [# S/ {: u4 y( P! s6 z/ A6 zcol_num <- as.numeric(col2) #转换成数字向量
1 J7 _  [7 {5 x" @+ `" K* bcol3 <- factor(colour, levels = c('G', 'R'))

2、创建一个有序因子。
    例1：score <- c('A', 'B', 'A', 'C', 'B')
9 B& [1 [% v& ?& Wscore1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A')); score1

; V# A/ m; i4 h8 A# _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,
1 m2 `/ k' G2 j. I- ]( _  65, 79, 74, 58, 59, 60, 63, 87, 82, 95, 75, 79, 96, 50, 88)
exam1 <- cut(exam, breaks = 3) #切分成3组
: I/ J1 U/ N; I' z6 fexam2 <- cut(exam, breaks = c(0, 59, 69, 79, 89, 100)) #切分成自己设置的组
. O( n2 A* r& `& [attr(exam1, 'levels'); attr(exam2, 'levels'); attr(exam2, 'class')
ordered(exam2, labels = c('bad', 'ok', 'average', 'good', 'excellent')) #一个有序因子

" b; ^/ I5 g) {, m" o1 S4 m. w