3

考虑以下示例

> library(forcats)
> library(dplyr)
> 
> 
> dataframe <- data_frame(var = c(1,1,1,2,3,4),
+                         var2 = c(10,9,8,7,6,5))
> dataframe
# A tibble: 6 x 2
    var  var2
  <dbl> <dbl>
1  1.00 10.0 
2  1.00  9.00
3  1.00  8.00
4  2.00  7.00
5  3.00  6.00
6  4.00  5.00

我创建了一个因子变量

> dataframe <- dataframe %>% mutate(myfactor = factor(var))
> 
> dataframe$myfactor
[1] 1 1 1 2 3 4
Levels: 1 2 3 4

我不明白根据在因子级别完成的一些其他计算来重新排序这个因子的正确语法（和逻辑）是什么。

例如，我想根据递减的值重新排序我的因子

> data_rank <- dataframe %>% group_by(myfactor) %>% summarise(rank_var = mean(var2))

> data_rank
# A tibble: 4 x 2
  myfactor rank_var
  <fct>       <dbl>
1 1            9.00
2 2            7.00
3 3            6.00
4 4            5.00

所以 4 将是第一，3 将是第二，等等。

这样做的语法是fct_reorder什么，它背后的逻辑是什么？

谢谢！

4

2 回答 2

4

假设你dataframe是：

dataframe <- data_frame(var = c(1,1,1,2,3,4),var2 = c(10,2,0,15,6,5))
dataframe <- dataframe %>% mutate(myfactor = factor(var))
dataframe$myfactor

[1] 1 1 1 2 3 4
Levels: 1 2 3 4

现在，如果您想重新排序factor，其中顺序由某个向量上某个函数 的输出给出，那么您可以通过以下方式使用：fun xfct_reorder

dataframe$myfactor= fct_reorder(f = dataframe$myfactor,x = dataframe$var2,fun = mean)
dataframe$myfactor
[1] 1 1 1 2 3 4
Levels: 1 4 3 2

mean默认情况下，将按升序dataframe$var2对每个因子进行计算和排序。factor

于 2018-02-15T02:54:12.040 回答
1

为了理解 fct_reoder，我创建了一个类似但经过修改的数据框。

> dataframe <- data_frame(var = as.factor(c(1,2,3,2,3,1,4,1,2,3,4)),var2 = c(1,5,4,2,6,2,9,8,7,6,3))

> str(dataframe)
Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   11 obs. of  2 variables:
 $ var : Factor w/ 4 levels "1","2","3","4": 1 2 3 2 3 1 4 1 2 3 ...
 $ var2: num  1 5 4 2 6 2 9 8 7 6 ...

在这里我们可以看到有 2 列，列 1(var) 作为因子变量，级别为 c(1,2,3,4)。

现在，如果想根据它们各自值的总和（var2）对因子重新排序，可以使用 fct_reorder 函数，如下所示。

为了获得有和没有 fct_reorder 的黑白差异。

首先，我们将在不使用 fct_reorder 的情况下根据它们的因子（var）总结 var2：

> dataframe %>% group_by(var) %>% summarise(var2=sum(var2))
# A tibble: 4 x 2
  var    var2
  <fct> <dbl>
1 1        11
2 2        14
3 3        16
4 4        12

在这里我们可以看到结果不是根据 var2 的总和排序的。

现在，我们将使用 fct_order 来显示差异。

> dataframe %>% mutate(var=fct_reorder(var,var2,sum)) %>%
+ group_by(var) %>% summarise(var2=sum(var2))
# A tibble: 4 x 2
  var    var2
  <fct> <dbl>
1 1        11
2 4        12
3 2        14
4 3        16

这表明求和现在是有序的。

同样，fct_reorder 可用于以有序方式绘制图形（箱线图或直方图等）

于 2019-05-18T09:45:40.847 回答