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R语言 因子转换向量 R语言-因子与向量的转换方式

hongweigg   2021-04-17 我要评论
想了解R语言-因子与向量的转换方式的相关内容吗,hongweigg在本文为您仔细讲解R语言 因子转换向量的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:R语言,因子转换,向量转换,下面大家一起来学习吧。

一、因子的特点或性质

1、因子可视为C或JAVA语言中的枚举,适用于有限状态的表示。

2、因子不可以赋枚举集合外的值,如一个因子包含male,female,则不能再赋male和female以为的值,赋其他值会将该元素设置为空值。

二、因子的建立

1、因子的建立

假定有因子gendor,为一组人的性别:

> gendor<-factor(c('m','f','f','m'),labels=c('male','female'))

则通过上式建立一个性别因子。

> gendor
[1] female male   male   female
Levels: male female

可以看到有两个级别(或水平),分别是male和female。

2、有序因子

若因子需要有序,比如差,一般,好,很好,非常好,则可使用order参数:order=TRUE。

例如:

>qulity<-c('good','common','good','better','excellent')
> q<-factor(qulity,levels=c('bad','good','common','better','excellent'),
+ labels=c('bad','good','common','better','excellent'),order=TRUE)
> q
[1] good      common    good      better    excellent
Levels: bad < good < common < better < excellent
> q[4]
[1] better
Levels: bad < good < common < better < excellent

三、因子与向量的转换

1、向量到因子转换

实际上就是构造因子,例如上例:

>qulity<-c('good','common','good','better','excellent')
> q<-factor(qulity,levels=c('bad','good','common','better','excellent'),
+ labels=c('bad','good','common','better','excellent'),order=TRUE)
> str(q)
 Ord.factor w/ 5 levels "bad"<"common"<..: 3 2 3 4 5

2、因子到向量的转换

(1)使用as.vector()函数,例子:

> q<-factor(qulity,levels=c('bad','common','good','better','excellent'),
+ labels=c('bad','common','good','better','excellent'),order=TRUE)
> q
[1] good      common    good      better    excellent
Levels: bad < common < good < better < excellent
> str(q)
 Ord.factor w/ 5 levels "bad"<"common"<..: 3 2 3 4 5
> q2<-as.vector(q)
> q2
[1] "good"      "common"    "good"      "better"    "excellent"
> str(q2)
 chr [1:5] "good" "common" "good" "better" "excellent"

可以看到已经转换为字符型。

(2)使用as.numeric()函数,因子被转换为数字,例子:

> q2<-as.numeric(q)
> q2
[1] 3 2 3 4 5
> str(q2)
 num [1:5] 3 2 3 4 5

参考:

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。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。

1、创建一个因子。

例1:

colour <- c('G', 'G', 'R', 'Y', 'G', 'Y', 'Y', 'R', 'Y')
col <- factor(colour)
col1 <- 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
col_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')
score1 <- ordered(score, levels = c('C', 'B', 'A')); score1

3、用cut()函数将一般的数据转换成因子或有序因子

例1:

exam <- c(98, 97, 52, 88, 85, 75, 97, 92, 77, 74, 70, 63, 97, 71, 98,
     65, 79, 74, 58, 59, 60, 63, 87, 82, 95, 75, 79, 96, 50, 88)
exam1 <- 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
attr(exam1, 'levels'); attr(exam2, 'levels'); attr(exam2, 'class')
ordered(exam2, labels = c('bad', 'ok', 'average', 'good', 'excellent')) #一个有序因子

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。


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