R - 因子

因子（Factors）是 R 中一种特殊的数据类型，用于处理分类数据。它们对于统计建模和数据可视化至关重要，因为它们允许您定义一组固定的类别，称为水平（levels）。因子可以从字符向量和整数向量创建，对于具有有限数量唯一值（例如 "Male"/"Female" 或 "Low"/"Medium"/"High"）的列特别有用。

因子是使用 factor() 函数创建的，该函数将向量作为其主要输入。理解因子对于基础 R 和现代数据分析工作流都至关重要。

现代 R 的重要注意事项： 自 R 4.0.0 版本（2020 年发布）以来，data.frame() 和 read.csv() 等函数的默认行为已发生变化。它们不再自动将字符向量转换为因子。旧的默认设置是 stringsAsFactors = TRUE，但新的默认设置是 stringsAsFactors = FALSE。这意味着您现在通常需要显式地创建因子，这让您对数据有更多的控制。

创建因子

让我们从字符向量创建一个因子。请注意输出如何显示原始数据以及唯一的 Levels（水平）。

# 创建一个字符向量
directions <- c("East", "West", "East", "North", "North", "East", "West")

# 检查其类别以及它是否是因子
print(directions)
cat("Is it a factor? ", is.factor(directions), "\n")

# 应用 factor() 函数进行转换
factor_directions <- factor(directions)

# 检查结果
print(factor_directions)
cat("Is it a factor now? ", is.factor(factor_directions), "\n")

运行上述代码后，您将获得以下输出：

[1] "East"  "West"  "East"  "North" "North" "East"  "West"
Is it a factor? FALSE

[1] East  West  East  North North East  West
Levels: East North West
Is it a factor now? TRUE

数据框中的因子

如前所述，现代 R 不会自动从字符串创建因子。让我们看看实际情况，然后显式地转换该列。

# 为我们的数据框创建向量
height <- c(132, 151, 162, 139, 166, 147, 122)
weight <- c(48, 49, 66, 53, 67, 52, 40)
gender <- c("male", "male", "female", "female", "male", "female", "male")

# 创建数据框
employee_data <- data.frame(height, weight, gender)
print(employee_data)

# 测试 gender 列是否是因子（默认情况下不会）
cat("Is 'gender' a factor by default? ", is.factor(employee_data$gender), "\n")
cat("What is the class of 'gender'? ", class(employee_data$gender), "\n\n")

# 现在，我们将其转换为因子
employee_data$gender <- factor(employee_data$gender)

# 再次检查
cat("Is 'gender' a factor now? ", is.factor(employee_data$gender), "\n")

# 打印 gender 列以查看其水平
print(employee_data$gender)

执行此代码演示了现代工作流：

  height weight gender
1    132     48   male
2    151     49   male
3    162     66 female
4    139     53 female
5    166     67   male
6    147     52 female
7    122     40   male
Is 'gender' a factor by default? FALSE
What is the class of 'gender'? character

Is 'gender' a factor now? TRUE
[1] male   male   female female male   female male
Levels: female male

管理因子水平

因子中水平的顺序默认为字母顺序。您可以更改此顺序，这对于可视化和建模非常重要（例如，设置基准类别）。

基础 R 方法

您可以使用 levels 参数重新应用 factor() 函数来指定所需的顺序。

# 我们之前的原始因子
directions <- c("East", "West", "East", "North")
factor_directions <- factor(directions)
cat("Original Factor Levels:\n")
print(factor_directions)

# 重新排序水平
ordered_factor <- factor(factor_directions, levels = c("North", "East", "West"))
cat("\nReordered Factor Levels:\n")
print(ordered_factor)

输出显示了新的水平顺序：

Original Factor Levels:
[1] East  West  East  North
Levels: East North West

Reordered Factor Levels:
[1] East  West  East  North
Levels: North East West

使用 `forcats` 包的现代 `tidyverse` 方法

forcats 包（tidyverse 的一部分）提供了一套直观的函数，用于处理因子。fct_relevel() 函数非常适合重新排序。

# 首先，确保您已安装 tidyverse：install.packages("tidyverse")
library(forcats)

# 使用相同的因子
factor_directions <- factor(c("East", "West", "East", "North"))

# 使用 fct_relevel 将 "North" 提前
forcats_reordered <- fct_relevel(factor_directions, "North")

cat("Reordered with forcats:\n")
print(forcats_reordered)

# 您也可以指定完整的顺序
forcats_reordered_full <- fct_relevel(factor_directions, "North", "East", "West")
print(levels(forcats_reordered_full))

forcats 方法对于复杂操作通常更具可读性和强大性。

Reordered with forcats:
[1] East  West  East  North
Levels: North East West
[1] "North" "East"  "West"

生成因子水平

gl() 函数（生成水平）是一个方便的工具，用于创建平衡、重复的因子结构，常用于实验设计或创建样本数据。

语法

gl(n, k, labels)

n：一个整数，指定水平的数量。
k：一个整数，指定每个水平的重复次数。
labels：一个字符向量，提供因子水平的标签。

示例

让我们生成一个有 3 个水平、每个水平重复 4 次的因子。

v <- gl(3, 4, labels = c("Tampa", "Seattle", "Boston"))
print(v)

输出清晰地显示了生成的因子：

 [1] Tampa   Tampa   Tampa   Tampa   Seattle Seattle Seattle Seattle Boston  Boston  Boston  Boston
Levels: Tampa Seattle Boston

R - 因子

R - 因子

创建因子

数据框中的因子

管理因子水平

基础 R 方法

使用 forcats 包的现代 tidyverse 方法

生成因子水平

语法

示例

使用 `forcats` 包的现代 `tidyverse` 方法