R 如何确保'；NA'；是"；不是"；最后一个因素水平？

系数函数的文件说明：

因子的代码可能包含NA。对于数字x，设置exclude= NULL使NA成为额外级别（打印为）默认情况下，这是 最后一级。

我不要这个

我当前的数据如下所示：

我希望我的因子水平按照组内大小排序，这包括我的观察值和NA值。有没有办法做到这一点

到目前为止，我已经尝试重命名我的NA值，以便使用其他（使用ifelse（）和is.NA（））函数（factor函数中的exclude=NULL选项）和addNA函数

我的当前代码（我创建了一个排序表，然后根据该表对因子级别进行排序）：

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一个简单的解决方案是在开始时替换fulldata中的NA。我在示例中使用了“Missing”。因为这是一个开始的因素，所以您需要将其转换为字符，然后使用replace_NA

fulldata <- fulldata %>% mutate(gymnasiegrov=replace_na(as.character(gymnasiegrov),"Missing"))

fulldata%变异（Gymsiegrov=replace_na（如字符（Gymsiegrov），“缺失”））

然后你做表格

    vettig_tabell<-table(fulldata$gymnasiegrov,fulldata$totstatus_tri, exclude=NULL)
    vettig_tabell<-as.data.frame(vettig_tabell)
    vettig_tabell<-spread(vettig_tabell, Var2, Freq)
    vettig_tabell<-vettig_tabell%>%mutate(ongoing=`pågående studier`/(`pågående studier` + `tidigt avbrott eller återbud` + `troligt avbrott`))

#sorting by relative frequency#

vettig_tabell<-vettig_tabell%>%arrange(ongoing)

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以下是一种方法：

library(tidyverse)

fulldata %>%
  as_tibble() %>%
  group_by(gymnasiegrov, totstatus_tri) %>% 
  summarise(antal = n()) %>% 
  mutate(andel = antal / sum(antal)) %>%
  ungroup %>%
  replace_na(list(gymnasiegrov = 'NA')) %>%
  arrange(desc(andel)) %>%
  mutate(gymnasiegrov = factor(gymnasiegrov, levels = unique(gymnasiegrov))) %>%
  ggplot() + 
  geom_col(mapping = aes(x = gymnasiegrov, y = andel)) + 
  coord_flip() + 
  facet_wrap(~totstatus_tri)

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我可以摘录两个相关变量：）如果有帮助，我可以在应用因子函数并尝试排序之前共享未更改的数据。我认为您应该这样做。因为现在fulldata中的NAs可能来自您的factoringYeah，想想看，我看不出“不”这样做的原因。我会立即更换dput。谢谢！我以前尝试过类似的方法，并编写了test$，我想你没有将列转换为字符吧？如果您尝试在因子中引入一个新字符串，它将再次变为NA:）哦，是的，还有一件事，您不能使用ifelse这样的。它应该是test$gysizegrov[is.na（test$gysizegrov）]

    vettig_tabell<-table(fulldata$gymnasiegrov,fulldata$totstatus_tri, exclude=NULL)
    vettig_tabell<-as.data.frame(vettig_tabell)
    vettig_tabell<-spread(vettig_tabell, Var2, Freq)
    vettig_tabell<-vettig_tabell%>%mutate(ongoing=`pågående studier`/(`pågående studier` + `tidigt avbrott eller återbud` + `troligt avbrott`))

#sorting by relative frequency#

vettig_tabell<-vettig_tabell%>%arrange(ongoing)

fulldata$gymnasiegrov<-factor(fulldata$gymnasiegrov,levels=vettig_tabell$Var1, ordered=TRUE)

library(tidyverse)

fulldata %>%
  as_tibble() %>%
  group_by(gymnasiegrov, totstatus_tri) %>% 
  summarise(antal = n()) %>% 
  mutate(andel = antal / sum(antal)) %>%
  ungroup %>%
  replace_na(list(gymnasiegrov = 'NA')) %>%
  arrange(desc(andel)) %>%
  mutate(gymnasiegrov = factor(gymnasiegrov, levels = unique(gymnasiegrov))) %>%
  ggplot() + 
  geom_col(mapping = aes(x = gymnasiegrov, y = andel)) + 
  coord_flip() + 
  facet_wrap(~totstatus_tri)