R语言基础--数据类型之因子
1.1 因子
因子(factor)：是名义型变量或有序型变量，比较特殊。一个因子不仅包括分类变量本身还包括变量不同的可能水平（即使它们在数据中不出现）。
1.2 factor()用法
factor(x = character(), levels, labels = levels,
exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA)
#factor (x,levels=sort(unique(x),na.last=TRUE), labels=lebels, exclude=NA, ordered=is.order (x))
其中，levels用于指定因子的可能水平；labels用于定义水平的名字；exclude指从向量x中剔除的水平值；ordered指因子的水平是否要排序，例如:
a <- factor(1:3)
a
## [1] 1 2 3
## Levels: 1 2 3
从上面的结果可以看出，这组数据中有3个数据，3个水平，分别为1，2，3。还有一种情况是，水平数大于实际的数据数，如下所示：
b<-factor(1:3,levels=1:5);b
## [1] 1 2 3
## Levels: 1 2 3 4 5
这组数据中有3个数据，有5个水平（其中两个水平没出现）。
1.3 factor数据的名称
c<-factor(1:3,labels=c("a","b","c"))
c
## [1] a b c
## Levels: a b
str(c) #str即structure，紧凑的显示对象内部结构，即对象里有什么
# Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3
#c有三个水平，名字分别为a,b,c
1.4 将factor转化为其它类型
1.4.1 数值型
d<-c(1,10) #建立向量a,值为1,10
d
## [1] 1 10
fac<-factor(d)
fac #提取向量a的因子数，并赋给fac
## [1] 1 10
## Levels: 1 10
fac_value<-as.numeric(fac) #将fac转化为数值
fac
## [1] 1 10
## Levels: 1 10
1.4.2 字符型
e<-c("Male","Female")
e #建立向量e，为字符型
## [1] "Male" "Female"
fac_e<-factor(e);fac_e #提取向量b的因子，并且赋给fac_e
## [1] Male Female
## Levels: Female Male
fac_e_value<-as.numeric(fac_e)#将fac_e转化为数值型
fac_e_value
## [1] 2 1
1.4.3 将factor转换为数值
as.numeric(as.character(fac))
## [1] 1 10
上述命令将fac(1,10)先转化为字符型，接着将字符型转化为数值型，如果直接将factor转换为numeric，容易出错，一般情况下就是先看factor转换为character，再转换为numeric。
1.5 将其它数据转换为factor
1.5.1 将字符转换为因子
a <- c("green","blue","green","yellow")
a <- factor(a)
levels(a) <- c(1,2,3,4)
ff <- factor(c("A","B","C",labels=c(1,2,3)))
ff
## labels1 labels2 labels3
## A B C 1 2 3
## Levels: 1 2 3 A B C
1.5.2 将数值转换为因子
b <- c(1,2,3,1)
b <- factor(b)
b
## [1] 1 2 3 1
## Levels: 1 2 3
1.5.3 提取可能的factor
ff <- factor(c(2,4),levels=2:5)
ff
## [1] 2 4
## Levels: 2 3 4 5
levels(ff)
## [1] "2" "3" "4" "5"
1.5.4 将连续型数据转换factor
以PlantGrowth数据集为例说明，先看一下这个数据集：
pg <- PlantGrowth[c(1,2,11,21,22),]
pg
# weight group
# 1 4.17 ctrl
# 2 5.58 ctrl
# 11 4.81 trt1
# 21 6.31 trt2
# 22 5.12 trt2
在这个案例中，我们使用cut()函数把一个连续型变量weight转化为分类变量wtclass，如下所示：
pg$wtclass <- cut(pg$weight,breaks=c(0,5,6,Inf))
pg
# weight group wtclass
# 1 4.17 ctrl (0,5]
# 2 5.58 ctrl (5,6]
# 11 4.81 trt1 (0,5]
# 21 6.31 trt2 (6,Inf]
# 22 5.12 trt2 (5,6]
我们为三个类设定了四个边界值，边界值可以包括正无穷(Inf)和负无穷(-Inf)，如果一个值落在我们规定的区间外，它的类别将被设定为NA（缺失值），cut()函数的结果是一个因素，并且因子水平的名称是以生成的区间命名的，如下所示：
str(pg)
'data.frame': 5 obs. of 3 variables:
$ weight : num 4.17 5.58 4.81 6.31 5.12
$ group : Factor w/ 3 levels "ctrl","trt1",..: 1 1 2 3 3
$ wtclass: Factor w/ 3 levels "(0,5]","(5,6]",..: 1 2 1 3 2
但是这个区间名称明显不太方便，我们可以更改一下，如下所示：
pg$wtclass <-cut(pg$weight,breaks=c(0,5,6,Inf),
labels=c("Small","Medium","Large"))
# > pg
# weight group wtclass
# 1 4.17 ctrl Small
# 2 5.58 ctrl Medium
# 11 4.81 trt1 Small
# 21 6.31 trt2 Large
# 22 5.12 trt2 Medium
cut()函数生成的区间是左开右闭的，换句话说，它们不会包含最小值，但是它们包含了最大值，对于值最小的一类，可以通常设置参数include.lowest=TRUE来实现，这样它们就能同时包含最小值和最大值了，如果要让生成的区间是左闭右开的，需要设定参数right=FALSE，如下所示：
pg$wtclass <- cut(pg$weight,breaks=c(0,5,6,Inf),right=FALSE)
如果要更改不同因子的名称，例如将Small改为A，Medium改为B，Large改为C，那么就需要car中的recode函数，如下所示：
head(pg)
# weight group wtclass
# 1 4.17 ctrl Small
# 2 5.58 ctrl Medium
# 11 4.81 trt1 Small
# 21 6.31 trt2 Large
# 22 5.12 trt2 Medium
library(car)
pg$wtclass <- recode(pg$wtclass,"'Small'='A';'Medium'='B';'Large'='C'")
head(pg)
# weight group wtclass
# 1 4.17 ctrl A
# 2 5.58 ctrl B
# 11 4.81 trt1 A
# 21 6.31 trt2 C
# 22 5.12 trt2 B
1.5.5 生成指定的factor
seq()
在R的向量笔记中，提到了seq()函数用来生成某一条件的向量，这个函数在生成特定因子方面也有很重要的作用，用法为seq(length=, from=, to=)，其中，length:指定生成个数，from:是指开始生成的点，to:截止点。
如下所示：
seq(length=10,from=10,to=100) # 生成从10到100的向量，一共10个
## [1]10 20 3040 50 6070 80 90 100
# 上述命令等价于
seq(10,100,10)
## [1]10 20 3040 50 6070 80 90 100
seq(1,10,by=2)
## [1] 1 3 5 7 9
seq(1,10,length=6)
## [1] 1.02.8 4.6 6.48.2 10.0
sequence(2:3) #产生以 2 和 3 结尾的序列数据
## [1] 1 2 1 2 3
rep()
用法：rep(P，N)，表示重复生成P值N次，例如rep(a1:a2,a1:a2) #重复a1到a2，按a1产生a1次，按a2产生a2次，当rep(a1:a2,a1:a2)这种结构，后边的a1:a2要小于前者 如下所示：
rep(1,10)
## [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
rep(1:5,each=2, times=2) #重复1到5，每个元素重复二次，整个数列重复两次
## [1] 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5 1 1 2 2 3 3 4 4 5 5
rep(1:3,1:3) # 1重复1次，2重复2次，3重复3次
## [1] 1 2 2 3 3 3
gl函数
生成规则的因子序列，gl(k,n)：k为水平数据，n是每个水平重复的次数。如下所示：
gl(3,5) #生成5个1，5个2，5个3，
## [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3
## Levels: 1 2 3
gl(3,5,length=30) #生成5个1，5个2，5个3，循环到30个，即：
## [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3
## Levels: 1 2 3
gl(2,6,label=c("Male","Female")) #生成Male与Female两个因子，各6个，共12个数据：
## [1] Male Male Male Male Male Male Female Female Female Female
## [11] Female Female
## Levels: Male Female
1.6 有序因子
因子没有顺序，但也可以人为指定顺序。例如糖尿病类型Diabetes(Type1,Type2)，就是2种类型没有顺序，但病人状态status(Poor,Imporved,Excellent)是有顺序的。案例如下：
patientID<-c(1,2,3,4)
age<-c(25,34,28,52)
diabetes<-c("Type1","Type2","Type1","Type1")
status<-c("Poor","Improved","Excellent","Poor")
diabetes<-factor(diabetes) #提取不同糖尿病类型的因子
status<-factor(status,order=TRUE) # 提取因子，并且有序
patientdata<-data.frame(patientID,age,diabetes,status)
patientdata
## patientID age diabetes status
## 11 25 Type1Poor
## 22 34 Type2Improved
## 33 28 Type1 Excellent
## 44 52 Type1Poor
注：字符型向量的因子水平默认依字母顺序创建。但在实际情况中并不常用，而是通过levels选项来指定因子顺序，使用factor(status, order = TRUE, levels = c(“Poor”, “Improved”, “Excellent”))，各个水平的赋值就为1 = Poor, 2 = Improved, 3 = Excellent。
或者是通过下面代码实现：
factor(status, ordered = TRUE, levels = c("Poor", "Improved", "Excellent"))
## [1] Poor ImprovedExcellent Poor
## Levels: Poor < Improved < Excellent
str(patientdata)#显示数据框的结构
## 'data.frame': 4 obs. of 4 variables:
## $ patientID: num 1 2 3 4
## $ age : num25 34 28 52
## $ diabetes : Factor w/ 2 levels "Type1","Type2": 1 2 1 1
## $ status : Ord.factor w/ 3 levels "Excellent"<"Improved"<..: 3 2 1 3
summary(patientdata)
## patientID age diabetes status
## Min. :1.00Min. :25.00 Type1:3Excellent:1
## 1st Qu.:1.75 1st Qu.:27.25 Type2:1Improved :1
## Median :2.50 Median :31.00 Poor :2
## Mean :2.50Mean :34.75
## 3rd Qu.:3.25 3rd Qu.:38.50
## Max. :4.00Max. :52.00
1.7 factor的统计
如果一组数据有多个重复值，例如美国的每一个州都位于4个区域的中某一个，分别为东北，南、中北和西，则我们看一下内置的state数据集：
head(state.region)
## [1] South West West South WestWest
## Levels: Northeast South North Central West
table(state.region)
## state.region
##Northeast South North Central West
##9 16 12 1
