R 强制将字符向量排序为因子，因子级别由另一个向量排序

设想这样一个数据集：

# creating data for test
set.seed(1839)
id <- as.character(1:10)
frequency <- sample(c("n", "r", "s", "o", "a"), 10, TRUE)
frequency_value <- sapply(
  frequency, switch, "n" = -2, "r" = -1, "s" = 0, "o" = 1, "a" = 2
)
(test <- data.frame(id, frequency, frequency_value))

变量

频率

具有我感兴趣的响应。它从从不到很少，有时到经常到永远。标签只是每个单词的第一个字母。顺序显示在

频率\u值中

我想做的是将
frequency
作为一个因子，其级别顺序为n、r、s、o、a。但是，我想让这取决于
频率\u值中的值。它们应该遵循
频率值中保存的顺序，而不是简单地硬编码（就像
因子（频率，级别=c（“n”、“r”、“s”、“o”、“a”））
）

我曾经考虑过使用这个
tidyverse
解决方案：

levels <- test[, c("frequency", "frequency_value")] %>% 
  unique() %>% 
  arrange(as.numeric(frequency_value)) %>% 
  pull(frequency) %>% 
  as.character()
test$frequency <- factor(test$frequency, levels)

级别%
唯一（）%>%
排列（作为数字（频率值））%>%
拉力（频率）%>%
as.character（）
测试$frequency对
中的
唯一的
组合（您正在使用的）使用顺序：

test$frequency <- factor(test$frequency, 
                         with(unique(test[, -1]), frequency[order(frequency_value)]))

Once选项可以只使用
dplyr
作为：

library(dplyr)
test <- test %>% arrange(frequency_value) %>% 
  mutate(frequency = factor(frequency, levels = unique(frequency))) 

test

#    id frequency frequency_value
# 1   7         n              -2
# 2   8         n              -2
# 3  10         n              -2
# 4   3         r              -1
# 5   9         r              -1
# 6   6         s               0
# 7   2         o               1
# 8   4         o               1
# 9   5         o               1
# 10  1         a               2

str(test)
#'data.frame':  10 obs. of  3 variables:
# $ id             : Factor w/ 10 levels "1","10","2","3",..: 8 9 2 4 10 7 3 5 6 1
# $ frequency      : Factor w/ 5 levels "n","r","s","o",..: 1 1 1 2 2 3 4 4 4 5
# $ frequency_value: num  -2 -2 -2 -1 -1 0 1 1 1 2

库（dplyr）
测试百分比排列（频率值）%>%
变异（频率=因子（频率，级别=唯一（频率）））
测验
#id频率值
#1 7 n-2
#2 8 n-2
#3 10 n-2
#4 3 r-1
#5 9 r-1
#6秒0
#7201
#84O1
#9501
#101A2
str（测试）
#“data.frame”：10个obs。共有3个变量：
#$id：系数w/10“1”、“10”、“2”、“3”级，8 9 2 4 10 7 3 5 6 1
#$frequency:系数w/5级别“n”、“r”、“s”、“o”…：1 1 2 3 4 5
#$frequency_值：num-2-2-1-1012

[1] a o r o o s n n r n
Levels: 
n r s o a

library(dplyr)
test <- test %>% arrange(frequency_value) %>% 
  mutate(frequency = factor(frequency, levels = unique(frequency))) 

test

#    id frequency frequency_value
# 1   7         n              -2
# 2   8         n              -2
# 3  10         n              -2
# 4   3         r              -1
# 5   9         r              -1
# 6   6         s               0
# 7   2         o               1
# 8   4         o               1
# 9   5         o               1
# 10  1         a               2

str(test)
#'data.frame':  10 obs. of  3 variables:
# $ id             : Factor w/ 10 levels "1","10","2","3",..: 8 9 2 4 10 7 3 5 6 1
# $ frequency      : Factor w/ 5 levels "n","r","s","o",..: 1 1 1 2 2 3 4 4 4 5
# $ frequency_value: num  -2 -2 -2 -1 -1 0 1 1 1 2