R语言 因子

因子是用于对数据进行分类并将其存储为级别的数据对象。 它们可以存储字符串和整数。 它们在具有有限数量的唯一值的列中很有用。 像“男性”,“女性”和True,False等。它们在统计建模的数据分析中很有用。
使用factor()函数通过将向量作为输入创建因子。

Create a vector as input.

data <- c("East","West","East","North","North","East","West","West","West","East","North")

print(data)
print(is.factor(data))

Apply the factor function.

factor_data <- factor(data)

print(factor_data)
print(is.factor(factor_data))
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
[1] "East" "West" "East" "North" "North" "East" "West" "West" "West" "East" "North"
[1] FALSE
[1] East West East North North East West West West East North
Levels: East North West
[1] TRUE
数据帧的因子

在创建具有文本数据列的任何数据框时,R语言将文本列视为分类数据并在其上创建因子。

Create the vectors for data frame.

height <- c(132,151,162,139,166,147,122)
weight <- c(48,49,66,53,67,52,40)
gender <- c("male","male","female","female","male","female","male")

Create the data frame.

input_data <- data.frame(height,weight,gender)
print(input_data)

Test if the gender column is a factor.

print(is.factor(input_data$gender))

Print the gender column so see the levels.

print(input_data$gender)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
height weight gender
1 132 48 male
2 151 49 male
3 162 66 female
4 139 53 female
5 166 67 male
6 147 52 female
7 122 40 male
[1] TRUE
[1] male male female female male female male
Levels: female male
更改级别顺序

可以通过使用新的等级次序再次应用因子函数来改变因子中的等级的顺序。
data <- c("East","West","East","North","North","East","West","West","West","East","North")

Create the factors

factor_data <- factor(data)
print(factor_data)

Apply the factor function with required order of the level.

new_order_data <- factor(factor_data,levels = c("East","West","North"))
print(new_order_data)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
[1] East West East North North East West West West East North
Levels: East North West
[1] East West East North North East West West West East North
Levels: East West North
生成因子级别

我们可以使用gl()函数生成因子级别。 它需要两个整数作为输入,指示每个级别有多少级别和多少次。
语法

gl(n, k, labels)
以下是所使用的参数的说明 -
n是给出级数的整数。
k是给出复制数目的整数。
labels是所得因子水平的标签向量。

v <- gl(3, 4, labels = c("Tampa", "Seattle","Boston"))
print(v)
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
Tampa Tampa Tampa Tampa Seattle Seattle Seattle Seattle Boston
[10] Boston Boston Boston
Levels: Tampa Seattle Boston

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,293评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,604评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,958评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,729评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,719评论 5 366
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,630评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,000评论 3 397
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,665评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,909评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,646评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,726评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,400评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,986评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,959评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,197评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 44,996评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,481评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容

  • **2014真题Directions:Read the following text. Choose the be...
    又是夜半惊坐起阅读 9,363评论 0 23
  • 数据类型变量不会声明为某种数据类型。 变量分配有R对象,R对象的数据类型变为变量的数据类型常用R对象类型矢量列表矩...
    yuanyb阅读 684评论 0 0
  • # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import division f...
    小豆角lch阅读 1,286评论 0 0
  • 作为一个资深的心理咨询师,从业11年,我曾帮助过很多人,很多人的生活因我的帮助而发生改变。 随着专业的精深和积累,...
    咨询师一泓阅读 329评论 0 6
  • 沙子龙的镖局已改成客栈。 东方的大梦没法子不醒了。炮声压下去马来与印度野林中的虎啸。半醒的人们,揉着眼,祷...
    人生漫步阅读 455评论 0 0