R語言中的因子類型詳解
一、Factor函數(shù)
#函數(shù)factor可以把一個向量編碼為一個因子,其一般形式為: #factor(x,levels=sort(unique(x),na.last=TRUE),labels,exculde=NA,order=FALSE) #其中x是向量,levels是水平,可以自行指定各離散的取值,不指定時由x的不同值來表示,labels可以用來指定各水平的標簽 #不指定時用各離散取值的對應字符串 sex<-c("M","F","M","M","F") factor(sex) #使用is.factor來判斷對象是否為因子類型 is.factor(sex) #使用as.factor來將對象轉(zhuǎn)換為因子類型 sex.factor<-as.factor(sex) #使用levels來取得因子中的水平 levels(sex.factor) # [1] "F" "M"
二、tapply函數(shù)
#函數(shù)tapply() #當我們知道5個人的性別以及5個人的身高的時候,就能計算出每個性別下的平均身高 height<-c(170,175,180,165,168) tapply(height,sex.factor,mean) # F M # 171.5000 171.6667 #tapply 的使用格式為tapply(x,index,fun) 其中x為對象,index為與x具有相同個數(shù)的因子類型,fun為指定的方法
三、gl()函數(shù)
#gl()函數(shù) #gl函數(shù)能很快的產(chǎn)生因子,其基本用法為: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
補充:R語言中因子(factor)轉(zhuǎn)換成數(shù)值型(numeric)的問題
一直覺得只要是數(shù)字,不管是什么類型的,都可以通過as.numeric()函數(shù)轉(zhuǎn)換為對應的numeric類型的數(shù)字,例如
x<-“123”,x為character類型,而as.numeric(x)則為numeric類型的123。但是因子(factor)類型卻不一樣。
a<-factor(c(100,200,300,301,302,400,10)),它們的值分別為100 200 300 301 302 400 10,然而as.numeric(a)對應的值并非100 200 300 301 302 400 10,而是2 3 4 5 6 7 1。因子(factor)轉(zhuǎn)換成數(shù)值型(numeric)的規(guī)則是這樣的:
一共有n個數(shù),那么轉(zhuǎn)換后的數(shù)字就會在1——n中取值,數(shù)字最小的取一,次小的取二,以此類推。
那么如何讓因子(factor)類型里的數(shù)值轉(zhuǎn)換對應的數(shù)值型呢?
as.numeric(as.character(factorname)) as.numeric(levels(factorname)[factorname])
以上代碼都可以實現(xiàn)將因子(factor)類型里的數(shù)值轉(zhuǎn)換對應的數(shù)值型,思路都是先轉(zhuǎn)換成字符型然后再轉(zhuǎn)換成數(shù)值型。
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