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。
3 S$ K6 n4 r( G  ?9 p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

标签向量。
4 V/ O# O+ S1 I/ e: T. B( E1、创建一个因子。
/ m+ {7 e% R' f8 d   例1：colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R', 'Y')
0 a; g1 `* P3 x  d/ h: ^; y* Xcol <- factor(colour)
: B7 ?: x2 U, Icol1 <- 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
, G9 q- B" }- R/ J/ k$ Rcol_num <- as.numeric(col2) #转换成数字向量
col3 <- factor(colour, levels = c('G', 'R'))

2、创建一个有序因子。
    例1：score <- c('A', 'B', 'A', 'C', 'B')
: @2 y$ @9 o* i/ {8 ^# Cscore1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A')); score1
( N0 y1 B4 u1 M5 w" C4 ^
3、用cut()函数将一般的数据转换成因子或有序因子。
1 f' A9 i* S2 N    例1：exam <- c(98, 97, 52, 88, 85, 75, 97, 92, 77, 74, 70, 63, 97, 71, 98,
* A6 `/ |& Y, k0 m  65, 79, 74, 58, 59, 60, 63, 87, 82, 95, 75, 79, 96, 50, 88)
  t# u  |$ f1 t7 R2 Kexam1 <- 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
* |4 f0 O& L2 [8 P$ f, @& `" vattr(exam1, 'levels'); attr(exam2, 'levels'); attr(exam2, 'class')
) t3 @0 n0 n% G2 Y$ pordered(exam2, labels = c('bad', 'ok', 'average', 'good', 'excellent')) #一个有序因子


/ Z3 I2 r3 ^- j. Z1 z0 J