R语言里的因子factor

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在R语言中,因子(factor)表示的是一个符号、一个编号或者一个等级,即,一个点。例如,人的个数可以是1,2,3,4......那么因子就包括,1,2,3,4.....
还有统计量的水平的时候用到的高、中、低,也是因子,因为他是一个点。与之区别的向量,是一个连续性的值,
例如,数值中有1,1.1,1.2......可以作为数值来计算,而因子则不可以。如果用我自己的理解,简单通俗来讲:因子是一个点,向量是一个有方向的范围。
在R中,如果把数字作为因子,那么在导入数据之后,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,而是一个"符号"而已。
因子(Factor) 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)。因子函数factor用下面的选项创建一
个因子:
factor(x, levels = sort(unique(x), na.last = TRUE),
labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x))
levels 用来指定因子可能的水平(缺省值是向量x中互异的值);labels
用来指定水平的名字;exclude表示从向量x中剔除的水平值;ordered是
一个逻辑型选项用来指定因子的水平是否有次序。回想数值型或字符型
的x。下面有一些例子:
> factor(1:3)
[1] 1 2 3
Levels: 1 2 3
> factor(1:3, levels=1:5)
[1] 1 2 3
Levels: 1 2 3 4 5
> factor(1:3, labels=c("A", "B", "C"))
[1] A B C
Levels: A B C
> factor(1:5, exclude=4)
[1] 1 2 3 NA 5
Levels: 1 2 3 5
函数levels用来提取一个因子中可能的水平值:
> ff <- factor(c(2, 4), levels=2:5)
> ff
[1] 2 4
Levels: 2 3 4 5
> levels(ff)
[1] "2" "3" "4" "5"
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

posted @ 2017-03-31 12:19  LarryzzZ  阅读(15581)  评论(0编辑  收藏  举报