R语言中的factor

最新推荐文章于 2024-07-10 09:15:55 发布
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文章标签： r语言

对于初学者来说，R语言中的factor有些难以理解。如果直译factor为“因子”，使得其更加难以理解。我倾向于不要翻译，就称其为factor，然后从几个例子中理解：

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;">data <- c(1,2,2,3,1,2,3,3,1,2,3,3,1)  
  2. data  
  3. </span>  

显示结果：

 

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;"> [1] 1 2 2 3 1 2 3 3 1 2 3 3 1</span>  

然后运行：

 

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;">fdata <- factor(data)  
  2. fdata </span>  

显示结果：

 

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;"> [1] 1 2 2 3 1 2 3 3 1 2 3 3 1  
  2. Levels: 1 2 3</span>  

继续查看class

 

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;">class(fdata)  
  2. [1] "factor"  
  3. class(data)  
  4. [1] "numeric"</span>  

可以看到，factor()函数将原来的数值型的向量转化为了factor类型。factor类型的向量中有Levels的概念。Levels就是factor中的所有元素的集合（没有重复）。我们可以发现Levels就是factor中元素排重后且字符化的结果！因为Levels的元素都是character。

 

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;">levels(fdata)  
  2. [1] "1" "2" "3"</span>  

我们可以在factor生成时，通过labels向量来指定levels，继续上面的程序：

 

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;">rdata <- factor(data,labels=c("I","II","III"))  
  2. rdata  
  3. </span>  

显示结果：

 

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;">[1] I   II  II  III I   II  III III I   II  III III I    
  2. Levels: I II III</span>  

也可以在factor生成以后通过levels函数来修改：

 

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;">rdata <- factor(data,labels=c("e","ee","eee"))  
  2. rdata  
  3. </span>  

显示结果：

 

 

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;"> [1] e   ee  ee  eee e   ee  eee eee e   ee  eee eee e    
  2. Levels: e ee eee</span>  

看到这里，我们马上就会意识到，为什么factor要有levels？因为factor是一种更高效的数据存储方式。对于不同的变量，只需要存储一次就可以，具体的数据内容只要存储相应的整数内容就可以了。因此，read.table()函数会默认把读取的数据以factor格式存储，除非你指定类型。

 

并且，factors可以指定数据的顺序：

[html]  view plain  copy
 
  1. <span style="font-size:12px;"> mons <- c("March","April","January","November","January", "September","October","September","November","August", "January","November","November","February","May","August", "July","December","August","August","September","November", "February","April")</span><pre tabindex="0" class="GCWXI2KCJKB" id="rstudio_console_output" style="font-family: 'Lucida Console'; font-size: 10pt !important; outline: none; border: none; word-break: break-all; margin: 0px; -webkit-user-select: text; white-space: pre-wrap !important; line-height: 15px; color: rgb(0, 0, 0); font-style: normal; font-variant: normal; font-weight: normal; letter-spacing: normal; orphans: auto; text-align: -webkit-left; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: auto; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; background-color: rgb(255, 255, 255);"><pre name="code" class="html"><span style="font-size:12px;">mons <- factor(mons)  
  2. </span><pre name="code" class="html"><span style="font-size:12px;">table(mons)  
  3. </span>  
 
 
显示结果：
 
 
 
  
 
   

    [html] 
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     copy 
    

      
    
 
   
 
  
 
  
  1. <span style="font-size:12px;">mons  
  2.     April    August  December  February   January      July     March       May  November   
  3.         2         4         1         2         3         1         1         1         5   
  4.   October September   
  5.         1         3 </span>  

 
 
 
 显然月份是有顺序的，我们可以为factor指定顺序
 
 
 
  
 
   

    [html] 
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  1. mons = factor(mons,levels=c("January","February","March","April","May","June","July","August","September","October","November","December"),ordered=TRUE)  

 
 
 
 现在运行：
 
 
 
  
 
   

    [html] 
    view plain
     copy 
    

      
    
 
   
 
  
 
  
  1. table(mons)  
  2. mons  
  3.   January  February     March     April       May      June  
  4.         3         2         1         2         1         0  
  5.      July    August September   October  November  December  
  6.         1         4         3         1         5         1  

 
 
 
 
需要注意的是数值型变量与factor的互相转化：
 
 
 
  
 
   

    [html] 
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     copy 
    

      
    
 
   
 
  
 
  
  1. fert = c(10,20,20,50,10,20,10,50,20)  
  2. mean(fert)  
  3. [1] 23.33333  

 
 
 
 转化后：
 
 
 
  
 
   

    [html] 
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     copy 
    

      
    
 
   
 
  
 
  
  1. mean(factor(fert))  
  2. Warning message:  
  3. In mean.default(factor(fert)) : 参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA  

 
 
 
 那我们这里，是不是可以直接用as.numeric() 转化呢？
 
 
 
  
 
   

    [html] 
    view plain
     copy 
    

      
    
 
   
 
  
 
  
  1. mean(as.numeric(factor(fert)))  
  2. [1] 1.888889  

 
 
 
 发现上面是错误的！
这里需要这么转回去：
 
 
 
  
 
   

    [html] 
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     copy 
    

      
    
 
   
 
  
 
  
  1. 
    
    1. ff <- factor(fert)  
    2. mean(as.numeric(levels(ff)[ff]))  
    3. [1] 23.33333  

 



                

        




    

    
  


            

                    
            


    



                



	

		

			

				
					
R语言中的因子（Factor）

				
			

			

				

					TechRoar的博客
				

				

					08-19
					
					1432
					
				

			

		

		

			
				
在统计学和数据分析中，因子是一种用于表示具有有限数量的离散级别的变量的数据类型。它可以包含字符、整数或标签，用于表示不同的类别或水平。例如，在调查数据中，性别可以是一个因子，其中包含两个级别：男性和女性。在经济学研究中，收入水平可以是一个因子，其中包含多个级别，如低收入、中等收入和高收入。在统计学和数据分析中，因子是一种用于表示具有有限数量的离散级别的变量的数据类型。它可以包含字符、整数或标签，用于表示不同的类别或水平。例如，在调查数据中，性别可以是一个因子，其中包含两个级别：男性和女性。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
R语言中的Factor是什么？

				
			

			

				

					CodeGu的博客
				

				

					08-17
					
					1562
					
				

			

		

		

			
				
它可以更有效地处理离散分类变量，并提供了许多强大的功能，如排序、比较和数据分析等。因此，在R语言中，Factor是一种非常有用的数据类型。它是一种特殊的向量，由一组有限的不同取值组成，并且可以具有预定义的顺序。可以看到，Factor对象按照预定义的顺序进行了排序，并且在输出结果中显示了顺序关系。可以看到，Factor对象包含了我们定义的四个水平，且每个水平都有对应的标签字符串。，我们希望将其转化为一个Factor对象，并指定对应的水平和标签。可以看到，交叉表提供了不同性别对应的不同收入水平的统计结果。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
R语言—因子

				
			

			

				

					W_chuanqi的博客
				

				

					11-05
					
					4640
					
				

			

		

		

			
				
暂时将x进行分组，每组对应一个因子水平（在多重因子的情况下对应一组因子水平的组合），得到x的子向量，然后这些子向量应用函数g()。通过factor函数的参数levels指定水平，否则，默认来源于因子向量。split(x,f)：将x按照因子f或者列表进行分组，然后返回分组的列表。将“income”按“gender”和“over35”组成的列表进行分类。说明：plot函数的数据集如果是向量，则输出散点图。说明：plot函数的数据集如果是因子，则输出条形图。将“income”按“gender”进行分类。

			
		

	





	

		

			

				
					
理解R语言中的factor

					
热门推荐

				
			

			

				

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factor的理解

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
R语言-因子的构造-factor函数

				
			

			

				

					vvjzq的博客
				

				

					01-19
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
参考内容：教程一，
非数值型变量（类别变量和顺序变量）在R语言中称为因子，也称为因子型变量。因子型变量内的所有非重复值，被称为因子水平（levels）。
创建因子
在R语言中可以使用factor()函数和gl()函数来创建因子变量。
（1）使用factor()函数
factor()函数的语法格式为：
f <- factor(x=charactor(), levels, labels=levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x), namax = NA)
其

			
		

	





	

		

			

				
					
R中因子(factor)

				
			

			

				

					weixin_46587777的博客
				

				

					05-26
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
R中因子(factor)

R提供了因子这一数据结构（容器），专门用来存放名义型和有序型的分类变量。因子本质上是一个带有水平 (level) 属性的整数向量，其中“水平”是指事前确定可能取值的有限集合
直接用字符向量也可以表示分类变量，但它只有字母顺序，不能规定想要的顺序，也不能表达有序分类变量。所以，有必要把字符型的分类变量转化为因子型，这更便于对其做后续描述汇总、可视化、建模等。
1. 创建与使用因子
factor(x, levels, labels, ordered, ...)


x：为创建因子的数

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言中的因子类型

				
			

			

				

					Gavin Chen的专栏
				

				

					04-10
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
一、Factor函数#函数factor可以把一个向量编码为一个因子，其一般形式为：
#factor(x,levels=sort(unique(x),na.last=TRUE),labels,exculde=NA,order=FALSE)
#其中x是向量，levels是水平，可以自行指定各离散的取值，不指定时由x的不同值来表示，labels可以用来指定各水平的标签
#不指定时用各离散取值的对应字符串...

			
		

	





	

		

			

				
					
解决：处理R语言中的错误：请确保结果列是因子或数值

				
			

			

				

					2301_79326254的博客
				

				

					08-24
					
					766
					
				

			

		

		

			
				
这个错误通常在使用一些分类或回归模型时出现，提示我们需要确保目标变量（outcome column）的数据类型是因子（factor）或数值（numeric）。确保目标变量的数据类型正确设置后，我们可以继续进行分类或回归分析，获得准确的结果。如果目标变量的数据类型不是因子或数值，我们可以使用适当的函数将其转换为正确的数据类型。函数检查目标变量是否包含缺失值，并使用适当的方法进行处理，如删除包含缺失值的行或使用合适的缺失值填充方法。如果目标变量是其他类型的变量（如逻辑型或整数型），我们可以使用适当的函数（如。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言中factor函数的几种使用方式

				
			

			

				

					m0_73310789的博客
				

				

					10-12
					
					3488
					
				

			

		

		

			
				
查看和修改factor变量的水平： 使用函数levels()可以查看factor变量的水平（取值），使用函数relevel()可以修改factor变量的水平。创建factor变量： 使用函数factor()将一个向量转换为factor变量。进行因子变量的分组和汇总统计： 可以使用函数tapply()、by()、aggregate()等对factor变量进行分组，并进行汇总统计。gender <- c("男", "女", "女", "男", "男")

			
		

	





	

		

			

				
					
R 报错：参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA--数据科学新类型tibble

				
			

			

				

					weixin_43756206的博客
				

				

					11-16
					
					9564
					
				

			

		

		

			
				
参数不是数值也不是逻辑值：回覆NA--数据科学新类型tibble

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言中的Factor是什么?因子水平是什么？如何产生因子水平？

				
			

			

				

					statistics+insight+vista+power
				

				

					07-10
					
					242
					
				

			

		

		

			
				
R语言中的Factor是什么?因子水平是什么？如何产生因子水平？

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言在计算基因表达量均值，使用函数mean，R报错：既不是数值也不是逻辑值，返回NA。

				
			

			

				

					麦田里的狐狸的博客
				

				

					11-28
					
					7709
					
				

			

		

		

			
				
R语言在计算基因表达量均值，使用函数mean，R报错：既不是数值也不是逻辑值，返回NA。

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言学习小记-factor函数

				
			

			

				

					weixin_64317226的博客
				

				

					10-27
					
					1366
					
				

			

		

		

			
				
非数值型变量（类别变量和顺序变量）在R语言中称为因子，也称为因子型变量。因子型变量内的所有非重复值，被称为因子水平（levels）。为了与S兼容，还有一个函数是有序的。：可选向量，用来给各水平单独命名（也可理解为加标签），缺省时默认取levels的值；：可选向量，表示因子水平，并且指定了因子中水平的排序。当此参数缺省时，默认为x中包含的所有非重复值。：从x中剔除的水平值，默认为NA值。：逻辑值，因子水平是否有顺序（编码次序），若有取TRUE，默认取FALSE；：数据向量，也就是被转换成因子的向量；

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言基础-因子和有序因子

				
			

			

				

					LittleYearYear的专栏
				

				

					10-09
					
					4427
					
				

			

		

		

			
				
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

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言里的因子factor

				
			

			

				

					ass201293的专栏
				

				

					03-31
					
					654
					
				

			

		

		

			
				
原文地址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d9814240102vigp.html
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...

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言自学笔记：factor基础

				
			

			

				

					swiiss的博客
				

				

					02-24
					
					5034
					
				

			

		

		

			
				
一.factor的基本概念

1.创建以及修改

factor相当于一个向量，但是向量内不同的元素由称为level的标签标识，从而用不同的数值标识这些元素：


> x <- c("single", "married", "married", "single");
> str(x);
 chr [1:4] "single" "married" "married" "single"
> x <- as.factor(x);
> str(x);
 Factor w/ 2 le

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言入门--R中的factor

				
			

			

				

					编程琐事123
				

				

					07-19
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
如果学过Java或其他高级语言，应该有枚举类型这个概念，个人理解，R中的factor类似于这个枚举类型，但又有不同，毕竟Java中的enum本质上是整数，可以当成整数使用，但R中的factor却不可以直接当整数来使用，例如不能对factor类型的数据进行大小比较。但是可以进行等于或不等于的比较。
如果要进行大小比较，可以把factor类型的数据转换为字符型或数字型再比较。
(1) 创建fact

			
		

	





	

		

			

				
					
R语言的factor是什么含义（1）

				
			

			

				

					weblwh的专栏
				

				

					01-02
					
					2万+
					
				

			

		

		

			
				
首先，c( )是R的一个函数，表示将括号里面的内容连接起来成为一个向量。

例如
先输入

>  y 
再输入

> y
得到的结果是
[1] "郭靖 "黄蓉" "老顽童"
有数字型（numeric）、字符型（character）、逻辑型（logical）这几种类型的相量（vector）
输入

>  class(y)
得到
[1] "character"
输入


			
		

	





	

		

			

				
					
R语言中factor()函数

					
最新发布

				
			

			

				

					06-15
				

			

		

		

			
				
<think>我们正在讨论R语言中的factor()函数。根据用户的问题，他们想了解factor()函数的使用说明和示例。根据引用[1]和[4]，factor函数用于将数值变量转化为因子，因子是一种表示离散分类变量的数据类型。引用[5]给出了一个创建因子的示例，其中创建了一个包含"small","large"等字符的因子，并显示了因子的水平（Levels）。我们需要向用户解释factor函数的基本用法，参数以及提供一些示例。函数的基本用法：factor(x=character(),levels,labels=levels,exclude=NA,ordered=is.ordered(x),nmax=NA)参数说明：-x:一个向量，通常由整数、字符串或逻辑值组成，表示要转换为因子的数据。-levels:可选参数，指定因子可能的水平（唯一值）。如果省略，则默认取x中唯一值按字母顺序排列。-labels:可选参数，用于为水平指定标签。如果提供，则必须与levels参数的长度相同（或者与levels的唯一值数量相同）。如果不提供，则使用levels的值作为标签。-exclude:指定哪些水平需要排除，即不包含在因子中。-ordered:逻辑值，指示因子是否有序（有序因子表示水平之间有顺序关系）。-nmax:水平数的上限，一般不常用。注意：在R中，因子（factor）与字符向量（charactervector）不同，因子内部存储为整数向量，每个整数对应一个水平（level）。示例1：基本用法（字符向量转换为因子）```r#创建一个字符向量sizes<-c("small","large","large","small","medium")#转换为因子sizes_factor<-factor(sizes)print(sizes_factor)```输出：[1]smalllargelargesmallmediumLevels:largemediumsmall注意：默认情况下，水平（levels）按字母顺序排列，所以"large"排在"medium"之前，"medium"排在"small"之前。示例2：指定水平（levels）的顺序有时我们想指定水平的顺序（例如，有序因子：small<medium<large）```rsizes<-c("small","large","large","small","medium")sizes_factor<-factor(sizes,levels=c("small","medium","large"))print(sizes_factor)```输出：[1]smalllargelargesmallmediumLevels:smallmediumlarge示例3：为水平指定标签（labels）假设我们有一个数值向量，表示性别（1为男性，2为女性），我们想将其转换为因子，并加上标签。```rgender<-c(1,2,1,1,2)gender_factor<-factor(gender,levels=c(1,2),labels=c("Male","Female"))print(gender_factor)```输出：[1]MaleFemaleMaleMaleFemaleLevels:MaleFemale示例4：创建有序因子在示例2的基础上，我们可以指定ordered=TRUE来创建有序因子。```rsizes<-c("small","large","large","small","medium")sizes_factor<-factor(sizes,levels=c("small","medium","large"),ordered=TRUE)print(sizes_factor)```输出：[1]smalllargelargesmallmediumLevels:small<medium<large示例5：排除某些水平假设我们有一个向量包含一些值，但我们不希望某些值出现在因子中（例如，排除缺失值或特定值）。```r#假设我们有一个包含NA的向量scores<-c(1,2,3,2,NA,1,3)#转换为因子，排除NA（注意：默认情况下，exclude=NA，所以NA会被排除在水平外，但数据中仍保留为NA）scores_factor<-factor(scores,exclude=NA)print(scores_factor)#如果要同时排除NA和3scores_factor2<-factor(scores,exclude=c(NA,3))print(scores_factor2)```输出：[1]1232<NA>13Levels:123[1]12<NA>2<NA>1<NA>Levels:12注意：在第二个因子中，排除了3和NA，因此原始数据中的3变成了NA（因为被排除），而原本的NA仍然是NA。重要提示：因子在R中非常重要，特别是在统计建模和图形绘图中，因为许多函数（如lm(),ggplot()）会自动将字符向量转换为因子，但有时我们需要手动控制因子的水平顺序和标签。以上是factor函数的基本使用说明和示例。根据要求，生成相关问题：§§相关问题§§1.在R语言中，如何改变一个已有因子的水平顺序？2.因子（factor）和字符向量（character）在R中的主要区别是什么？3.如何检查一个变量是否为因子类型？如果不是，如何转换？4.在R中，有序因子（orderedfactor）和无序因子（unorderedfactor）在分析中有何不同？</think>### R语言 `factor()` 函数使用指南

`factor()` 函数用于将向量转换为**因子（factor）**，这是R中处理**分类变量**的核心数据类型。因子将离散值存储为整数编码，并关联水平标签（Levels），适用于统计建模和可视化场景。

#### 核心语法
```r
factor(x, levels, labels, ordered = FALSE)
```
- **`x`**: 输入向量（数值/字符/逻辑）
- **`levels`**: 指定唯一值顺序（可选项）
- **`labels`**: 替换水平显示的标签（可选项）
- **`ordered`**: 是否创建有序因子（默认`FALSE`）

---

### 使用示例

#### 1. 基础转换（字符向量 → 因子）
```r
# 创建字符向量
colors <- c("red", "blue", "green", "blue", "red")

# 转换为因子
color_factor <- factor(colors)
print(color_factor)
```
**输出**:  
```
[1] red   blue  green blue  red  
Levels: blue green red  # 水平按字母顺序自动排列
```

#### 2. 指定水平顺序
```r
# 手动定义水平顺序
size_factor <- factor(
  c("S", "L", "M", "S", "XL"),
  levels = c("S", "M", "L", "XL")  # 自定义顺序
)
print(size_factor)
```
**输出**:  
```
[1] S  L  M  S  XL
Levels: S M L XL  # 严格按指定顺序排列
```

#### 3. 数值变量转因子并添加标签
```r
# 将数值编码转换为带标签的因子
gender_code <- c(1, 2, 1, 2, 1)
gender_factor <- factor(
  gender_code,
  levels = c(1, 2),
  labels = c("Male", "Female")  # 替换为可读标签
)
print(gender_factor)
```
**输出**:  
```
[1] Male   Female Male   Female Male  
Levels: Male Female
```

#### 4. 创建有序因子
```r
# 定义有序分类（如教育程度）
education <- factor(
  c("HighSchool", "PhD", "Bachelor"),
  levels = c("HighSchool", "Bachelor", "Master", "PhD"),
  ordered = TRUE  # 启用有序因子
)
print(education)
```
**输出**:  
```
[1] HighSchool PhD        Bachelor  
Levels: HighSchool < Bachelor < Master < PhD  # 自动添加顺序关系
```

---

### 关键功能说明
1. **水平管理**  
   - 查看水平：`levels(color_factor)`  
   - 修改水平：`levels(color_factor) <- c("R", "B", "G")`  
   - 统计频次：`table(color_factor)`  

2. **处理缺失值**  
   输入向量中的`NA`会保留为因子中的`<NA>`：
   ```r
   factor(c("A", "B", NA, "A"))  # 输出: [1] A    B    <NA> A
   ```

3. **与字符向量的区别**  
   - 因子底层用**整数存储**，内存效率更高  
   - 在建模函数（如`lm()`）中自动识别为分类变量[^1]

---

### 常见问题场景
**问题**：原始数据中类别顺序错误（如"大,中,小"被识别为Levels:中,小,大）  
**解决**：显式指定`levels`参数强制排序：
```r
factor(c("大", "中", "小"), levels = c("小", "中", "大"))
```

**问题**：数值编码需转为语义标签（如1=Yes, 0=No）  
**解决**：使用`labels`参数映射：
```r
factor(c(1,0,1), levels=c(0,1), labels=c("No","Yes"))
```

> 提示：使用`forcats`包（tidyverse生态）可进行更灵活的因子操作，如水平合并、顺序调整等[^5]。

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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
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
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