因子处理

本文介绍了R语言中因子(factor)的使用,包括如何创建、排序和处理因子。通过示例展示了如何设置因子水平、调整排序顺序以及利用`forcats`包进行分类变量的整理。还展示了在数据集`gss_cat`上应用因子函数的操作,如`count`和`geom_bar`,并使用`fct_recode`和`fct_collapse`进行水平值的修改和整合。

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主要应用:对于水平值的修改,整理

library(forcats)

library(tibble)

library(dplyr)

library(magrittr)

library(ggplot2)

x1 <- c("Jan","Apr","Mar","Dec")

x2 <- c("Dec","Apr","Jam","Mar")

sort(x2)

#可以看到上述对于分类变量的排序没有实际意义,同时,出现错误不会报错Jam

#因子可以解决:有效水平

#创建因子

y1 <- factor(x1) #x1即为有效水平,可以通过factor参数levels设置水平。

month_levels <- c("Jan","Feb","Mar","Jun","Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec")

y2 <- factor(x1,levels = month_levels)

y3 <- factor(x2,levels = month_levels) #不在水平中的将变成NA

#可以看到两者排序的区别,如果事先规定因子水平,则排序会有意义

sort(y1)#排序发现变化,与原来X1的排序不一样,可以通过unique参数

f1 <- factor(x1,levels = unique(x1))

sort(y2)

#以数据集gss_cat,来展示因子函数的一些操作

data <- as_tibble(gss_cat)#data.frame转化为tibble

#查看因子水平

data%>%count(race) #管道函数一般用于聚合函数

ggplot(data = data,aes(x=race,fill=race))+geom_bar()


ggplot(data = data,aes(x=r

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