factor()函数

因子型（factor）表示编号或登记，是用来存储类别的数据类型，是离散的，与连续性值相对。如果把数字作为因子，那么在导入数据后，需要将向量转换为因子(factor)，而因子在整个计算过程中不再作为数值，而是作为“符号”。讲的很好的R因子

data <- c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1)
data
fdata<-factor(data)
fdata
class(fdata)
class(data)
levels(fdata)
rdata<-factor(data,labels = c("I","II","III"))
rdata

rdata<-factor(data,labels=c("e","ee","eee"))
rdata
mons <- c("March","April","January","November","January", "September","October","September","November","August", "January","November","November","February","May","August", "July","December","August","August","September","November", "February","April")
mons<-factor(mons)
mons
mons = factor(mons,levels=c("January","February","March","April","May","June","July","August","September","October","November","December"),ordered=TRUE)
mons
table(mons)
?table()

#factor()函数将原来的数值型的向量转化为factor类型。factor类型的向量有levels和labels的概念。Levels就是factor所有因素的集合（没有重复），Levels就是factor中元素排除重复后字符化的结果，levels元素都是character类型，可以在生成factor时，指定levels。

factor最大的作用是指定数据的顺序，即指定后边作图过程自变量的显示顺序。

Levels表示因子的值域。所以在指定了levels后,factor每个元素值只能取因子水平中的值或缺失。

创建因子用factor()函数创建因子型变量。factor(x=character(),levels,lables=levels) #默认的labels等于levels

还可以通过factor()修改level

可以通过factor()函数创建因子，factor(x=character(),levels,labels=levels,exclude=NA,orderd=is.ordered(x),nmax=NA)

　　　　　　　　　　　　　　　　　x: 字符向量

　　　　　　　　　　　　　　　　　levles: 水平，字符类型，用于设置x可能包含的唯一值，元素的集合,默认值是x的所有唯一值。注：如果x不是字符向量，那么就会用as.character(x)转换为字符向量，然后取x向量的水平。x向量的取值与levels有关。levels顺序默认是向量的独特元素集合。通过设置levels 调整子图顺序。如

#jointcalling_GenotypeQC$maf=factor(jointcalling_GenotypeQC$maf,levels=c("All", "MAC=1","0-0.01","0.01-0.05","0.05-0.2","0.2-0.5")) glimpse(jointcalling_GenotypeQC) #ggboxplot(jointcalling_GenotypeQC,x="Steps",y="CONCORDANCE",color = "Steps",facet.by = "maf",bxp.errorbar = T,palette = "aaas")+stat_compare_means(aes(label = ..p.format..),label.x=1.4)

　　　　　　　　　　　　　　　　　labels: 水平的标签，用于对每个因子水平添加标签，可以对因子水平levels重命名。顺序与levels顺序对应一致.

　　　　　　　　　　　　　　　　　exludes: 排除的字符

　　　　　　　　　　　　　　　　　ordered: 逻辑值，指定水平是否有序

　　　　　　　　　　　　　　　　　nmax: 水平的上限数量

　如 sex<-factor(c('f','m','f','f','m'),levels=c('f','m'))