R 标记因子和保持数值_R_Package_Label_Factors

R 标记因子和保持数值

R 标记因子和保持数值,r,package,label,factors,R,Package,Label,Factors,我在创建数值和“标签”都可以引用的因子时遇到了一些问题假设lfactors包可以做到这一点，但是我一直无法执行它。这就是我所做的： library(lfactors) cars <- mtcars str(cars) 'data.frame': 32 obs. of 11 variables: $ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ... $ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8

我在创建数值和“标签”都可以引用的因子时遇到了一些问题

假设lfactors包可以做到这一点，但是我一直无法执行它。这就是我所做的：

library(lfactors)
cars <- mtcars


str(cars)

'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

我仍然无法按级别和值引用因子，因此我想知道是否有人以前使用过此软件包，或者对替代方案有任何建议

一个接近的替代方案，但不完全如此尽管它并不完美，因为我无法通过值和标签来引用这些因素，但我找到了一种方法，至少让我能够同时存储这两种因素，我认为这可能对处于我的位置的其他人有用：

library(sjlabelled)
library(magrittr)
library(sjmisc)

cars <- mtcars
str(cars)

'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

frq(cars$carb)

x <numeric>
# total N=32  valid N=32  mean=2.81  sd=1.62
 val frq raw.prc valid.prc cum.prc
   1   7   21.88     21.88   21.88
   2  10   31.25     31.25   53.12
   3   3    9.38      9.38   62.50
   4  10   31.25     31.25   93.75
   6   1    3.12      3.12   96.88
   8   1    3.12      3.12  100.00
  NA   0    0.00        NA      NA

库（带标签）
图书馆（magrittr）
图书馆（sjmisc）
汽车你一开始就犯了个小错误
cars$carb多亏了@Edward，在提供的指导下，我可以随意玩，并让lfactor函数按我的意愿运行
将lfactor应用于多列的问题
将函数应用于数据数组（而不是单个命名对象；即cars[，9:11]而不是cars$carb）时，它将向量转换为字符而不是向量
cars <- mtcars
str(cars)
'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

cars[,9:11] <- lfactor(cars[,9:11],
                       levels = c(1:4),
                       labels = c("low", "medium", "high", "extreme"))
str(cars)
'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : chr  NA NA NA NA ...
 $ gear: chr  NA NA NA NA ...
 $ carb: chr  NA NA NA NA ...

我希望这篇文章能帮助其他和我处境相似的人
再次感谢Edward！
我在看这行：cars$carb@Edward这是正确的解决方案-将注释转换为答案？非常感谢你，Edward。我犯了一个愚蠢的错误，认为我把c（1:4）放在第一个参数在指定值时，第二行是级别，第三行是标签。有趣的是，当我尝试将其应用于更大的数组时（例如cars[，9:11]，它将所有内容转换为字符向量。
library(sjlabelled)
library(magrittr)
library(sjmisc)

cars <- mtcars
str(cars)

'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

frq(cars$carb)

x <numeric>
# total N=32  valid N=32  mean=2.81  sd=1.62
 val frq raw.prc valid.prc cum.prc
   1   7   21.88     21.88   21.88
   2  10   31.25     31.25   53.12
   3   3    9.38      9.38   62.50
   4  10   31.25     31.25   93.75
   6   1    3.12      3.12   96.88
   8   1    3.12      3.12  100.00
  NA   0    0.00        NA      NA

cars$carb <- as_factor(cars$carb)

str(cars$carb)

Factor w/ 6 levels "1","2","3","4",..: 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

frq(cars$carb)

<categorical>
# total N=32  valid N=32  mean=2.81  sd=1.62

 val frq raw.prc valid.prc cum.prc
   1   7   21.88     21.88   21.88
   2  10   31.25     31.25   53.12
   3   3    9.38      9.38   62.50
   4  10   31.25     31.25   93.75
   6   1    3.12      3.12   96.88
   8   1    3.12      3.12  100.00
  NA   0    0.00        NA      NA

cars$carb<- set_labels(
  cars$carb,
  labels = c(
    `1` = "low",
    `2` = "medium", 
    `3` = "high",
    `4` = "extreme"
    ))

frq(cars$carb)

<categorical>
# total N=32  valid N=32  mean=2.81  sd=1.62

 val   label frq raw.prc valid.prc cum.prc
   1     low   7   21.88     21.88   21.88
   2  medium  10   31.25     31.25   53.12
   3    high   3    9.38      9.38   62.50
   4 extreme  10   31.25     31.25   93.75
   6       6   1    3.12      3.12   96.88
   8       8   1    3.12      3.12  100.00
  NA    <NA>   0    0.00        NA      NA


cars[cars$carb==1,]
                mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Datsun 710     22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive 21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Valiant        18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
Fiat 128       32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
Toyota Corolla 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
Toyota Corona  21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
Fiat X1-9      27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1

cars[cars$carb=="low",]

 [1] mpg  cyl  disp hp   drat wt   qsec vs   am   gear carb
<0 rows> (or 0-length row.names)

> mtcars$carb=="medium"
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE
[13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
[25]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE    NA    NA  TRUE

> mtcars$carb==2
 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE
[13] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE
[25]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE    NA    NA  TRUE

> all((mtcars$carb=="medium")==(mtcars$carb==2), na.rm=TRUE)
[1] TRUE

mtcars$carb <- lfactor(c(1:5),
                        levels = c(1:4), 
                        labels = c("low", "medium", "high", "extreme" ))

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, carb, value = c(1L, 2L, 3L, 4L, NA)) :
replacement has 5 rows, data has 32

> table(cars$carb)

    low  medium    high extreme 
      8       8       8       8

llevels(cars$carb)
NULL

cars <- mtcars
str(cars)
'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : num  1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ gear: num  4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
 $ carb: num  4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...

cars[,9:11] <- lfactor(cars[,9:11],
                       levels = c(1:4),
                       labels = c("low", "medium", "high", "extreme"))
str(cars)
'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : chr  NA NA NA NA ...
 $ gear: chr  NA NA NA NA ...
 $ carb: chr  NA NA NA NA ...

vars <- c("am", "gear", "carb")
for(i in vars){
cars[,i] <- lfactor(cars[,i],
                       levels = c(1:4),
                       labels = c("low", "medium", "high", "extreme"))
}

str(cars)
'data.frame':   32 obs. of  11 variables:
 $ mpg : num  21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
 $ cyl : num  6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
 $ disp: num  160 160 108 258 360 ...
 $ hp  : num  110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
 $ drat: num  3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
 $ wt  : num  2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
 $ qsec: num  16.5 17 18.6 19.4 17 ...
 $ vs  : num  0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
 $ am  : Factor w/ 4 levels "low","medium",..: 1 1 1 NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "llevels")= int  1 2 3 4
 $ gear: Factor w/ 4 levels "low","medium",..: 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
  ..- attr(*, "llevels")= int  1 2 3 4
 $ carb: Factor w/ 4 levels "low","medium",..: NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
  ..- attr(*, "llevels")= int  1 2 3 4

head(cars$gear==3)
[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

head(cars$gear=="high")
[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE