一、Factor函数 #函数factor可以把一个向量编码为一个因子,其一般形式为: #factor(x,levels=sort(unique(x),na.last=TRUE),
#函数factor可以把一个向量编码为一个因子,其一般形式为:
#factor(x,levels=sort(unique(x),na.last=TRUE),labels,exculde=NA,order=FALSE)
#其中x是向量,levels是水平,可以自行指定各离散的取值,不指定时由x的不同值来表示,labels可以用来指定各水平的标签
#不指定时用各离散取值的对应字符串
sex<-c("M","F","M","M","F")
factor(sex)
#使用is.factor来判断对象是否为因子类型
is.factor(sex)
#使用as.factor来将对象转换为因子类型
sex.factor<-as.factor(sex)
#使用levels来取得因子中的水平
levels(sex.factor)
# [1] "F" "M"
#函数tapply()
#当我们知道5个人的性别以及5个人的身高的时候,就能计算出每个性别下的平均身高
height<-c(170,175,180,165,168)
tapply(height,sex.factor,mean)
# F M
# 171.5000 171.6667
#tapply 的使用格式为tapply(x,index,fun) 其中x为对象,index为与x具有相同个数的因子类型,fun为指定的方法
#gl()函数
#gl函数能很快的产生因子,其基本用法为:gl(n,k,length=n*k,labels=1:n,order=false)
gl(3,5)
# [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3
# Levels: 1 2 3
gl(3,1,15)
# [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
# Levels: 1 2 3
补充:R语言中因子(factor)转换成数值型(numeric)的问题
一直觉得只要是数字,不管是什么类型的,都可以通过as.numeric()函数转换为对应的numeric类型的数字,例如
x<-“123”,x为character类型,而as.numeric(x)则为numeric类型的123。但是因子(factor)类型却不一样。
a<-factor(c(100,200,300,301,302,400,10)),它们的值分别为100 200 300 301 302 400 10,然而as.numeric(a)对应的值并非100 200 300 301 302 400 10,而是2 3 4 5 6 7 1。因子(factor)转换成数值型(numeric)的规则是这样的:
一共有n个数,那么转换后的数字就会在1——n中取值,数字最小的取一,次小的取二,以此类推。
as.numeric(as.character(factorname))
as.numeric(levels(factorname)[factorname])
以上代码都可以实现将因子(factor)类型里的数值转换对应的数值型,思路都是先转换成字符型然后再转换成数值型。
--结束END--
本文标题: R语言中的因子类型详解
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