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(gè)向量編碼為一個(gè)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(shí)由x的不同值來表示，labels可以用來指定各水平的標(biāo)簽
#不指定時(shí)用各離散取值的對(duì)應(yīng)字符串
sex<-c("M","F","M","M","F")
factor(sex)
#使用is.factor來判斷對(duì)象是否為因子類型
is.factor(sex)
#使用as.factor來將對(duì)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(dāng)我們知道5個(gè)人的性別以及5個(gè)人的身高的時(shí)候，就能計(jì)算出每個(gè)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(duì)象，index為與x具有相同個(gè)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(bǔ)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(duì)應(yīng)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(duì)應(yīng)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(gè)數(shù)，那么轉(zhuǎn)換后的數(shù)字就會(huì)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(duì)應(yīng)的數(shù)值型呢？
as.numeric(as.character(factorname)) as.numeric(levels(factorname)[factorname])
以上代碼都可以實(shí)現(xiàn)將因子(factor)類型里的數(shù)值轉(zhuǎn)換對(duì)應(yīng)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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