R 这个执行因子是什么（1*（hp>；200），标签=c（“弱”和“好”）

我在想，我应该去哪里寻找答案

1*（hp>200）

正在因子（）中执行。或者我该如何使用它

> test<- mutate(mtcars, HPcat=factor(1 * (hp > 175), labels=c("weak","good")))
> str(test['HPcat'])
'data.frame':   32 obs. of  1 variable:
 $ HPcat: Factor w/ 2 levels "weak","good": 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 ...
> 
> # So changing the 1 to a different number don't do nothing
> 
> test<- mutate(mtcars, HPcat=factor(100 * (hp > 175), labels=c("weak","good")))
> str(test['HPcat'])
'data.frame':   32 obs. of  1 variable:
 $ HPcat: Factor w/ 2 levels "weak","good": 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 ...

测试175），标签=c（“弱”、“好”）） >str（测试['HPcat']） “data.frame”：32 obs。第1个变量： $HPcat：系数w/2级“弱”、“好”：1 1。。。 > >#因此，将1改为不同的数字并没有什么作用 > >测试175），标签=c（“弱”、“好”）） >str（测试['HPcat']） “data.frame”：32 obs。第1个变量： $HPcat：系数w/2级“弱”、“好”：1 1。。。

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R允许在数值表达式中使用布尔真/假值，将

false

视为

0

，将

true

视为

1

。因此，表达式

1*（hp>200）

（通常以另一种形式编写

0+（hp>200）

）是执行此转换的一种方式——每当

hp

超过200时，值为1，否则为0

当给定0和1的向量时，

factor

函数将其转换为两个级别的因子，

0

和

1

。

labels=

参数将级别重新标记为

weak

和

good

。如果使用

100*（hp>200）

，0和100s的向量将变成一个具有两个级别的因子

0

和

100

，这两个级别由

labels=

参数重新标记，给出相同的最终答案

如果所有

hp

值均为200，则此代码将失败，因为它依赖于转换向量同时包含0和1，以便使用两个级别正确构造因子

这是一段糟糕的代码，我建议不要模仿它。更清楚的是：

factor(ifelse(hp>175,"good","weak"), levels=c("weak","good"))

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或者避免使用

ifelse

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因子（mtcars$hp<50，级别=c（真、假），标签=c（“弱”、“好”）