R因子用法详解因子|R编程

本文概述

因子的属性
如何创建一个因子？
访问因子的组成部分
因子修改
数据框架中的因子
更改级别顺序
产生因子水平

该因子是一种数据结构, 用于仅采用预定义的有限数量的值的字段。这些是采用有限数量的不同值的变量。这些是数据对象, 用于对数据进行分类并将其存储在多个级别上。它既可以存储整数值也可以存储字符串值, 并且在唯一值数量有限的列中很有用。

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因子具有与存储在其中的唯一整数关联的标签。它包含称为水平的预定义设置值, 默认情况下, R始终按字母顺序对水平排序。
因子的属性 R中有一个因子的以下属性

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X
输入向量将被转换为一个因子。
等级
它是一个输入向量, 代表由x占用的一组唯一值。
标签
它是一个字符向量, 对应于标签数。
排除
它用于指定我们要排除的值,
下令
这是一个逻辑属性, 它确定是否对级别进行排序。
最大值
用于指定最大级别数的上限。

如何创建一个因子？ 【R因子用法详解】在R中, 创建因子非常简单。分两个步骤创建因子

第一步, 我们创建一个向量。
下一步是将向量转换为因子,

R提供factor()函数以将向量转换为factor。 factor()函数具有以下语法

factor_data< - factor(vector)

让我们看一个示例, 以了解如何使用因子函数。
例子

# Creating a vector as input. data < - c("Shubham", "Nishka", "Arpita", "Nishka", "Shubham", "Sumit", "Nishka", "Shubham", "Sumit", "Arpita", "Sumit")print(data) print(is.factor(data))# Applying the factor function. factor_data< - factor(data)print(factor_data) print(is.factor(factor_data))

输出

[1] "Shubham" "Nishka""Arpita""Nishka""Shubham" "Sumit""Nishka" [8] "Shubham" "Sumit""Arpita""Sumit" [1] FALSE [1] Shubham Nishka Arpita Nishka Shubham Sumit Nishka Shubham Sumit [10] Arpita Sumit Levels: Arpita Nishka Shubham Sumit [1] TRUE

访问因子的组成部分像向量一样, 我们可以访问因子的组成部分。访问因子分量的过程与向量更相似。我们可以借助索引方法或使用逻辑向量来访问元素。让我们看一个示例, 在该示例中我们了解访问组件的不同方式。
例子

# Creating a vector as input. data < - c("Shubham", "Nishka", "Arpita", "Nishka", "Shubham", "Sumit", "Nishka", "Shubham", "Sumit", "Arpita", "Sumit")# Applying the factor function. factor_data< - factor(data)#Printing all elements of factor print(factor_data)#Accessing 4th element of factor print(factor_data[4])#Accessing 5th and 7th element print(factor_data[c(5, 7)])#Accessing all elemcent except 4th one print(factor_data[-4])#Accessing elements using logical vector print(factor_data[c(TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE, TRUE, TRUE, FALSE, FALSE, FALSE, TRUE)])

输出

[1] Shubham Nishka Arpita Nishka Shubham Sumit Nishka Shubham Sumit [10] Arpita Sumit Levels: Arpita Nishka Shubham Sumit[1] Nishka Levels: Arpita Nishka Shubham Sumit [1] Shubham Nishka Levels: Arpita Nishka Shubham Sumit [1] Shubham Nishka Arpita Shubham Sumit Nishka Shubham Sumit Arpita [10] Sumit Levels: Arpita Nishka Shubham Sumit[1] Shubham Shubham Sumit Nishka Sumit Levels: Arpita Nishka Shubham Sumit

因子修改像数据框一样, R允许我们修改因子。我们可以通过简单地重新分配因子来修改它的值。在R中, 我们不能选择超出其预定义级别的值, 这意味着如果其级别不存在, 则无法插入值。为此, 我们必须创建一个该值的级别, 然后将其添加到我们的因子中。
让我们看一个示例, 以了解如何在因子中进行修改。
例子

# Creating a vector as input. data < - c("Shubham", "Nishka", "Arpita", "Nishka", "Shubham")# Applying the factor function. factor_data< - factor(data)#Printing all elements of factor print(factor_data)#Change 4th element of factor with sumit factor_data[4] < -"Arpita" print(factor_data)#change 4th element of factor with "Gunjan" factor_data[4] < - "Gunjan"# cannot assign values outside levels print(factor_data)#Adding the value to the level levels(factor_data) < - c(levels(factor_data), "Gunjan")#Adding new level factor_data[4] < - "Gunjan" print(factor_data)

输出

[1] Shubham Nishka Arpita Nishka Shubham Levels: Arpita Nishka Shubham [1] Shubham Nishka Arpita Arpita Shubham Levels: Arpita Nishka Shubham Warning message: In `[< -.factor`(`*tmp*`, 4, value = "http://www.srcmini.com/Gunjan") : invalid factor level, NA generated [1] Shubham Nishka Arpita Shubham Levels: Arpita Nishka Shubham [1] Shubham Nishka Arpita Gunjan Shubham Levels: Arpita Nishka Shubham Gunjan

数据框架中的因子当我们创建带有一列文本数据的框架时, R将此文本列视为分类数据并在其上创建因子。
例子

# Creating the vectors for data frame. height < - c(132, 162, 152, 166, 139, 147, 122) weight < - c(40, 49, 48, 40, 67, 52, 53) gender < - c("male", "male", "female", "female", "male", "female", "male")# Creating the data frame. input_data< - data.frame(height, weight, gender) print(input_data)# Testing if the gender column is a factor. print(is.factor(input_data$gender))# Printing the gender column to see the levels. print(input_data$gender)

输出

height weight gender 113240male 216249male 315248 female 416640 female 513967male 614752 female 712253male [1] TRUE [1] malemalefemale female malefemale male Levels: female male

更改级别顺序在R中, 我们可以借助因子函数来更改因子中级别的顺序。
例子

data < - c("Nishka", "Gunjan", "Shubham", "Arpita", "Arpita", "Sumit", "Gunjan", "Shubham") # Creating the factors factor_data< - factor(data) print(factor_data)# Apply the factor function with the required order of the level. new_order_factor< - factor(factor_data, levels = c("Gunjan", "Nishka", "Arpita", "Shubham", "Sumit")) print(new_order_factor)

输出

[1] Nishka Gunjan Shubham Arpita Arpita Sumit Gunjan Shubham Levels: Arpita Gunjan Nishka Shubham Sumit [1] Nishka Gunjan Shubham Arpita Arpita Sumit Gunjan Shubham Levels: Gunjan Nishka Arpita Shubham Sumit

产生因子水平 R提供gl()函数来生成因子水平。此函数采用三个参数, 即n, k和标签。在这里, n和k是整数, 表示我们想要多少个水平以及每个水平需要多少次。
gl()函数的语法如下：