问题标签 [forcats]

我有时会遇到一个问题。我想折叠我的数据框，并且一列应该返回组中最大的类别，即使每个类别有多个观察值。例子：

预期输出：

请注意，对于第 2 组，我希望返回 cat D，因为 D 的 val 总和大于 cat C 的总和。

这有效：

但我想在没有双重总结的情况下做到这一点：

也许有一个forcats解决方案或什么的？

谢谢！:)

我在 Jupiter notebook 中使用一些特定的 R 函数时遇到了一些问题。在我尝试使用“新”函数之前，我所有的 R 代码都运行良好，例如 pivot_longer()（来自 tidyr 包）和 fct_lump_min（来自 forcats 包）。这是我得到的错误：

pivot_longer(., everything(), names_to = "variables", values_to = "num_levels") 中的错误：找不到函数 "pivot_longer" Traceback：

1. ramen_data_factor %>% summarise_all(nlevels) %>% pivot_longer(everything(), .names_to = "variables", values_to = "num_levels")
2. withVisible(eval(quote( _fseq( _lhs)), env, env))
3. 评估（报价（_fseq（_lhs）），环境，环境）
4. 评估（报价（_fseq（_lhs）），环境，环境）
5. _fseq( _lhs)
6. 减少（值，_function_list）
7. withVisible(function_list[k])
8. 函数列表[k]

但是，它们的“旧”对应函数，例如gather() 和fct_lump() 可以正常工作！此外，这些 Tidyverse 包中的所有其他功能都可以正常工作（实际上所有库都已正确加载）。由于这是课程的材料，我真的很想使用新功能而不是弃用的功能。每个人都会发生这种情况，还是我应该对我的 Anaconda 发行版设置进行一些调整？

非常感谢！

我正在尝试创建一个多面条形图，条形图根据其频率排序（使用 fct_reorder）。这是我的代码：

生成的数据框如下所示：

但是，当我创建一个分面条形图绘制每个方面的字数时（代码如下所示），

该图只为一个方面订购条形图：

有没有人对为什么会发生这种情况有任何见解？谢谢！

这是我的玩具数据集：

我想修剪很长的因子标签，它们都有两个共同点：

1. 都以True或False开头
2. 包括列名（即每列的因子标签是唯一的）

我想简化这一点，并且每个因子列只有True和False 之类的东西。这是我想要的输出：

我认为它应该与类似mutate_atandfct_relabel和可能的东西一起使用str_trunc，但我无法弄清楚。

如果我已经重新编码了 20 个变量，为什么我不能将 mutate() 传递到 as_factor() 中？我没有收到错误，但它只是不做任何调平。

我可以一件一件 df$Ethnicity %<>% as_factor()

但我不能这样做：

我也尝试过 as_factor(.) ，但无济于事。我真的必须手动包装每个 case_when infactor()吗？我有二十个变量，我想避免需要将每个变量写入 purr:: 函数或重复 wrapping factor() 二十次的解决方案。

我正在尝试从我的数据框的子集中重新排序一个因子，该因子由另一个使用forcats::fct_reorder().

考虑以下数据框df：

我想使用ggridges包绘制多面组密度。例如：

我现在想按每个方面上密度值的fct1中位数（默认为）排序，即 where 。因此，此示例中的目标是分面以 B - C - A 的顺序出现。这似乎与此处的问题非常相似，不同之处在于我不想先汇总数据，因为我需要原始数据绘制密度。fct_reorder()fct2 == "k"

我试图在链接问题的答案中调整代码：

但它返回以下错误：

forcats::fct_reorder(fct1, filter(., fct2 == "k") %>% pull(val)) 中的错误：

长度（f）==长度（.x）不正确

很明显，它们的长度不同，但我不太明白为什么这个错误是必要的。我的猜测是，通常不能保证fct1子集中存在所有级别的 ，这肯定是有问题的。但是，在我的示例中并非如此。有没有办法解决这个错误，或者我做错了什么？

我知道我可以用几行额外的代码来解决这个问题，例如，创建子集数据的辅助变量，重新排序，然后将级别顺序作为我在原始数据集中的因素。我仍然想要一个更漂亮的解决方案，因为我经常面临同样的任务。

我偶尔需要重命名因子变量的所有级别。我知道如何使用 R 基础来实现这一点，例如：levels(factor_variable) <- levels(new_variable). 但我真的很想有一种方法来使用tidyverse. 我看着，dplyr但forcats我没有找到任何解决它的方法。我希望能够做我在示例 1 中实现的目标，但与%>%操作员一起工作。

示例 1，具有 R 基础（有效）

示例 2，我尝试过但不适用于 tidyverse 的一件事

我也尝试重新编码，但它不仅是手动的（一次每个值），而且它也不接受%>%操作员。这是我试图看看发生了什么的一些事情：

我有一个更小的不应该折叠的级别列表（“阿尔伯塔省”、“不列颠哥伦比亚省”、“安大略省”、“魁北克省”），而不是应该（所有其他）。我无法否定 fct_collapse 的级别（作为目标示例的代码）（除以下之外的所有级别）。有什么建议么？

df$`Province group` %<>% fct_collapse(df$Province, `Smaller provinces` = !c("Alberta", "British Columbia", "Ontario", "Quebec"))

我正在使用gapminder数据集制作带有plotly库的交互式条形图。我想使用forcats库重新排序大陆变量中的级别，但是当我将它放在管道之后时它无法识别这个变量。这是我正在使用的脚本：

我想知道为什么变量“大陆”不通过管道。谢谢。

I've used this successfully, but on a different dataset I'm getting an error of unknown levels in `f`, even though they are basically the same. What is going on? This one works:

This one will recode but not relevel, throwing the error. I added as.numeric because this variable is as.character in that dataset. That's the only difference.

If I run mutate and fct_relevel separately, it will relevel the way it's supposed to. I've tried %>% fct_relevel("Low", "Medium", "High")), %>% fct_relevel(., "Low", "Medium", "High")), and %>% fct_relevel("High", after = Inf)) without any difference out outcome.