tidyverse —— forcats包

最新推荐文章于 2024-05-25 10:52:02 发布
原创 最新推荐文章于 2024-05-25 10:52:02 发布 · 2.8k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了R语言tidyverse包中的forcats包，用于处理因子。包括如何生成因子、调序和修改因子水平。示例中详细展示了如何使用fct_reorder、fct_recode和fct_collapse等函数进行操作，以便于数据可视化和清理。

640?wx_fmt=gif

作者简介

野菜团子，R语言中文社区专栏作者 

博客：https://ask.hellobi.com/blog/esperanca 


forcats包用于处理因子，可以更高效地对因子进行修改。

1. 生成因子

R语言的base包中函数如dataframe等默认因子在分类变量读入时就会生成，而tidyverse包中的readr等包则会保留数据读入时的原样不做改变，要生成因子则可以使用parse_factor函数进行处理。parse_factor函数更审慎一些，会对不在给定的因子水平中的变量取值一个警告，而base包中的factor则会直接将该值记为NA，不给出报错或警告。

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

month_levels <- c(

"Jan", "Feb", "Mar","Apr", "May", "Jun", "Jul","Aug", "Sep", "Oct", "Nov","Dec"

)

y <- parse_factor(x, levels = month_levels)

如下图，x中的“Jam”不在给定的因子水平中，所以返回一个警告。


 640?wx_fmt=png


2. 因子调序

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
用forcats包处理因子变量
tidyss
06-15 1248
文章目录生成模拟数据载入forcats包fct_countfct_relevelfct_dropfct_uniquefct_revfct_lumpfct_otherfct_infreq fotcats是tidyverse系列用于处理因子变量的包。它补充了一组因子变量处理函数，较R语言相关函数更为丰富全面。 采用统一格式，重要函数前缀均为fct_，以方便查找。 比较常见的函数有： fct_count fct_relevel fct_drop fct_unique fct_rev fct_lump fct_o
R 语言入门 —— tidyverse
dxs18459111694的博客
06-18 6128
是 语言中专为数据科学而设计的集成包，其内所有的包具有相同的设计理念、语法以及数据结构。大名鼎鼎的画图包 便是其中之一，其管道操作让代码看起来更加简洁。既然提到了管道操作，那就让我们先来介绍一下什么是管道操作，在这之前先把包给装了我们只需一键安装 ，就可以使用其下的所有包 导入 包 默认会将上面打钩的包一并导入，其他包则需要手动导入， 下面的函数表示存在冲突，需要使用包名加函数名的方式访问管道操作，顾名思义就是让数据看起来像流水一样从管道一头流向另一头，或者说链式调用，数据没通过一层函数就进行了一次加
R语言forcats函数使用教程啦啦啦
12-05
R语言用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R手册(Tidy+Transform)--forcats
WilenWu
05-28 835
目录 forcats: for factor forcats: for factor 函数 说明 factor(x,levels,labels,ordered) as_factor(x) fct_expand(f, …) 添加更多级别 fct_explicit_na(f, na_level = “(Missin...
R语言forcats包处理因子
医学和生信笔记的博客
11-11 1607
今日学习处理因子变量的专用包forcats，这个包不是tidyverse的核心包，需要单独下载安装。因子变量又被称为分类变量，它和普通的字符型变量不同，它包含一定的顺序，并且可以更改，对于统计建模、数据可视化等都非常重要。先来一个简单的例子介绍下因子的作用。假设我们要创建一个月份的变量，并按照月份的顺序进行排序，这时使用sort。
R语言中tidyverse包
06-10
`tidyverse` 是一套由一系列设计理念一致、功能互补、无缝协作的 R 包组成的集合，它的核心理念是使数据导入、操作、转换、可视化和建模变得更加**清晰、一致和高效**，特别是对于“整洁数据”（Tidy Data）——一种...
第六天：tidyr包——gather()和spread()函数
HHHHHHHUUUYY的博客
11-28 2304
tidyr包——gather()和spread()函数
用 tidyverse 的方式玩转 Python 数据处理
dxs18459111694的博客
05-25 851
今天，我们要介绍一个用于数据操作的Python第三方库 ——plydata，这个库是基于R中的dplyrtidyr和forcats包，许多函数名称都是直接借用过来的plydata使用>>作为管道操作符，用于替代函数，目前只支持 pandas 的DataFrame数据结构，后续可能还会添加对数据库的支持下面我们来看看怎么使用plydata来玩转数据操作吧plydata还提供了很多函数用于处理分类变量，我们就不再一一说明了，感兴趣的可以通过查阅下面的文档来学习，每个函数都有对应的例子，清晰易懂。
R 数据处理 —— tidyverse
dxs18459111694的博客
11-16 869
接下来的部分，我们主要介绍R的一个用于数据科学的集成包tidyverse，并用它所包含的各种R包来进行数据处理。tidyverse中所有的包具有同样的设计理念、语法以及数据结构主要包含如下R包：包名描述ggplot2鼎鼎大名的画图包，不用过多介绍dplyr提供了一组便利的数据操作语法tidyr数据的整洁之道readr提供便利的方式读取矩阵数据(如 csv, tsv 和 fwf 等)purrr增强 R 的函数编程，避免 for 循环tibble。
R语言_包的安装_tidyverse
热门推荐
seabird_bai的博客
05-15 2万+
tidyverse是一个集合了ggplot2、dplyr、stringr、tidyr等包的强大的R包 安装tidyverse： 选择一个中国镜像 install.packages("tidyverse") 发现，无论是兰州镜像还是广州镜像，都是重启R session，然后安装失败 解决问题： 方法1：手动安装 谷歌搜索tidyverse install cran。 选择tidyverse cran官方链接（https://cran.r-project.org/web/packages/tidyver.
基于R语言tidyverse包的数据分析实践
Jinyang_csdn的博客
04-06 1807
目录 1.tidyverse包基础 1.0 下载使用tidyverse 1.1 数据清洗 1.1.1 提取数据 1.1.2 数据整理与采样 1.1.3 缺省值处理 1.1.4 重复值处理 1.1.5 异常值处理 1.2 数据预处理 1.2.1 数据标准化 1.2.2 数据编码 1.tidyverse包基础 1.0 下载使用tidyverse tidyverse包有很多依赖，大概率在安装的时候，会报错如： 这时不要惊慌，那是因为你没有安装libcurl4-op..
R语言学习系列 # Tidyverse
weixin_44823117的博客
08-26 479
tidyverse自带8个包（ggplot2、purrrr、tibble、dplyr、tidyr、stringr、readr、forcats）。下面的Conflicts是因为不同包中具有相同函数名，解决办法是在调用函数的时候在前面加上包名（如：dplyr::）。Tidyverse中部分包的图标。
R语言机器学习、Pytorch机器学习、MATLAB机器学习，选择哪个比较好？
weixin_49857990的博客
10-13 1024
机器学习涉及的理论和方法繁多，编程相当复杂，一直是阻碍机器学习大范围应 用的主要困难之一，由此诞生了 Python，R，SAS，STAT 等语言辅助机器学习算法的实现。
R语言 tidyverse系列学习笔记（系列1）基础功能的代码实现
橙之之
06-04 864
数据集有150个对象（observation），5列 ( Sepal.Length , Sepal.Width , Petal.Length , Petal.Width , Species )数据太多，只想看一部分可以用 head 和 tail ，默认展示 6 个 observations。tidyverse 译 “洁净的宇宙” => “极乐净土”想展示12行，设定展示的行数为12即可。** 查看维度dimention**** 添加 id 列**** 取 行 数据**** 查看数据集**
R语言-tidyverse（1）
m0_64133049的博客
09-01 289
作者: ls_本性专题简介：本文章将介绍R语言中tidyverse中的dplyr包中的几个常用函数👍👍。
R语言中tidyverse基础知识汇总
weixin_34366546的博客
11-11 3390
tidyverse group_by 分组统计 gather()和spread() 简单地说，gather()是列转行，而spread()是行转列。 请看下面的示例： > df id class grade 1 1 a 81 2 2 b 82 3 3 a 83 4 4 b 84 5 5 a 85 ...
R语言数据处理——基于tidyverse （一）
dataxc的博客
03-23 3218
子集的选取——基于tidyverse准备工作1 选取行子集1.1 slice ：根据行特征选取行子集1.2 filter ：按条件选取行子集2. 去除重复行3 选取列子集the end 准备工作 （1）安装tidyverse，用于数据处理 install.packages("tidyverse") （2）运用R及相关包库及帮助文件进行学习 ?filter # 查看filter帮助文件 ?slice # 查看slice帮助文件 ??select # 查看select帮助文件，
r语言psych包_R语言 | Tidyverse包入门介绍
weixin_31523833的博客
01-25 7583
R语言语言学与R语言的碰撞Xu & YangPhoneticSan学习参考Discovering Statistics Using RStatistics for Linguistics with RHow to Do Linguistics with RR in ActionAnalyzing Linguistic DataR Graphics Cookbook··· ···R...
R语言数据科学程序包：Tidyverse介绍
wx2123的博客
01-30 6193
R语言数据科学程序包：Tidyverse介绍1. R语言简介2. 数据科学简介3. Tidyverse简介 1. R语言简介 R语言是用于统计计算和绘图的免费软件。它可以在Windows, Unix以及MacOS等系统下运行。用户可以从网上免费下载R语言。 R语言的起源可以追溯到80年代，那时候的AT&T贝尔实验室（也就是现在的朗讯科技）开发了S语言进行数据挖掘、统计分析和绘图。S语言后...
R语言中forcats包
最新发布
06-21
<think>我们正在处理关于R语言forcats包的问题。根据用户查询，用户希望了解forcats包的使用方法、功能以及介绍。根据引用内容，forcats是tidyverse生态系统的一部分，专门用于处理因子（factor）类型的数据。因子在R中用于表示分类变量，forcats提供了一系列函数来简化因子的操作，如重编码水平、改变水平顺序等。引用[3]提到forcats包用于因子处理，包括函数如fct_drop(),fct_other()等，并且与tidyverse的其他包（如dplyr和ggplot2）无缝集成。引用[4]给出了一个使用forcats包对月份进行排序的例子。因此，我们将介绍forcats包的核心功能，包括：1.因子的创建与基本概念2.修改因子水平的顺序（如fct_relevel,fct_infreq,fct_reorder等）3.修改因子水平的名称（如fct_recode,fct_collapse等）4.其他实用函数（如fct_lump,fct_drop等）5.与ggplot2结合使用的例子同时，根据引用[2]，fct_reorder和fct_reorder2在数据可视化中特别有用，可以调整因子顺序以优化图表展示。我们将按照以下结构组织回答：-简介forcats包及其在tidyverse中的地位-核心功能与常用函数-示例代码演示-应用场景最后，按照要求生成相关问题。注意：在回答中，所有行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$，但本问题中可能涉及数学表达式较少，主要关注代码和文字描述。</think>### R语言forcats包功能详解 #### **一、forcats包概述** forcats是tidyverse生态系统中的**因子处理专用包**，专注于解决R中因子变量(factor)的操作难题。因子作为R中表示分类变量的核心数据结构，在统计分析、可视化中至关重要。forcats通过提供直观的API设计，显著简化因子水平的排序、合并、重命名等操作[^3][^4]。 #### **二、核心功能与函数** 1. **因子水平排序** - `fct_inorder()`: 按出现顺序排序 ```r months <- c("Dec","Apr","Jan","Mar") fct_inorder(months) # 输出: Dec, Apr, Jan, Mar (保留原始顺序) ``` - `fct_infreq()`: 按频次降序排序 ```r fct_infreq(c("A","B","A","C")) # 输出: A, B, C (A频次最高) ``` - `fct_relevel()`: 手动指定水平顺序 ```r fct_relevel(months, "Jan", "Mar", "Apr", "Dec") ``` 2. **水平重编码** - `fct_recode()`: 重命名水平 ```r fct_recode(months, December="Dec", January="Jan") ``` - `fct_collapse()`: 合并多个水平 ```r fct_collapse(months, Q1=c("Jan","Mar"), Q2=c("Apr")) ``` - `fct_lump()`: 聚合低频水平 ```r fct_lump(factor(rep(letters[1:5], c(10,5,3,2,1))), n=2) # 保留前2高频 ``` 3. **因子水平调整** - `fct_drop()`: 删除未使用水平 ```r fct_drop(factor(c("A","B"), levels=c("A","B","C"))) # 移除"C" ``` - `fct_other()`: 替换指定水平 ```r fct_other(months, keep=c("Jan","Dec"), other_level="Other") ``` #### **三、可视化集成应用** forcats与ggplot2深度协同，优化图表可读性： ```r library(ggplot2) library(forcats) # 按频次重排因子并绘图 diamonds %>% mutate(cut = fct_infreq(cut)) %>% ggplot(aes(cut)) + geom_bar() ``` 此代码生成条形图，按切割质量的频次从高到低排序，避免默认字母序的混乱[^2]。 #### **四、典型应用场景** 1. **数据清洗** 合并相似类别（如将"NY"和"New York"合并为"New York"） 2. **探索性分析** 快速生成按频次排序的分类变量统计表 3. **可视化优化** 在ggplot中自动排序坐标轴标签（如条形图从大到小排列） 4. **机器学习预处理** 处理高基数分类特征，通过`fct_lump()`减少维度[^3] #### **五、设计优势** - **一致性语法**：函数名以`fct_`前缀统一，如`fct_reorder()`, `fct_drop()` - **管道友好**：完美适配`%>%`操作符 ```r data %>% mutate(category = fct_collapse(category, Group1=c("A","B"))) %>% filter(!is.na(category)) ``` - **缺失值处理**：`fct_explicit_na()`可将NA转为显式水平[^4] > **提示**：加载完整tidyverse后，`library(forcats)`即可使用。其函数均返回**标准因子对象**，兼容所有R建模函数[^1][^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值