问题标签 [r-factor]

我有一个包含factor. 当我使用subset或其他索引函数创建此数据框的子集时，会创建一个新数据框。但是，该factor变量保留其所有原始级别，即使/如果它们不存在于新数据框中。

这在进行多面绘图或使用依赖于因子水平的函数时会导致问题。

从新数据框中的一个因素中删除级别的最简洁的方法是什么？

这是一个例子：

假设我有一个包含 N 行的 data.frame。该id列有 10 个唯一值；所有这些值都是大于 1e7 的整数。我想将它们重命名为编号 1 到 10，并将这些新 ID 作为列保存在我的 data.frame 中。

此外，我想轻松确定 1) idgivenid.new和 2) id.newgiven id。

例如：

我有一个数据框（14.5K 行 x 15 列），其中包含 2001 年到 2007 年的计费数据。

我将新的 2008 年数据附加到它：alltime <- rbind(alltime,all2008)

不幸的是，这会产生警告：

我的猜测是，有一些新患者的名字不在之前的数据框中，因此它不知道给这些患者提供什么级别。同样，在“推荐医生”列中出现了新的看不见的名字。

解决方案是什么？

我想使用以下方法将变量转换为因子apply()：

结果是：

我不明白为什么这会导致字符向量而不是因子向量。

我试图绕过stats::reordervs的奇怪重叠Hmisc::reorder。

没有Hmisc加载我得到我想要的结果，即一个无序的因素：

现在加载Hmisc结果后是一个有序因子：

在直接调用stats::reorder中，我现在由于某种原因得到了一个有序的因素。

指定我需要一个无序因子会导致错误提示stats::reorder未使用？

所以问题真的是如何在加载 Hmisc 的情况下获得无序因子？

我很惊讶地看到 R 在连接向量时会将因子强制转换为一个数字。即使级别相同，也会发生这种情况。例如：

在 R 中执行此操作的惯用方法是什么（在我的情况下，这些向量可能非常大）？谢谢你。

R 中的基本数据类型之一是因子。根据我的经验，因素基本上是一种痛苦，我从不使用它们。我总是转换成字符。我奇怪地觉得我错过了什么。

是否有一些重要的函数示例使用因子作为分组变量，其中因子数据类型变得必要？是否存在我应该使用因子的特定情况？

使用 R，我生成了一个包含某些未引用元素的列表。请在底部查看 - 这是无效的 javascript 代码。

R代码（不起作用）

在 R 语言中，如何引用list$x$ann因子的成员？

当我尝试解析此 JSON 时，json2.js 失败。

示例数据（无效的 JSON）

我有一个来自问卷调查的大数据集。将它从 SPSS 导入到 R（使用 SPSS 的 Stata-Output）给了我每个问题的答案作为因素。

一个问题的答案从 1 到 10。但是，有很多缺失值。R 也能识别它们。

但是，现在我想做一些计算 - 例如我想计算答案的平均值（不是很好的统计数据，我知道，没关系）。

所以我必须将因素重新编码为数字。我用as.numeric().

但是，现在我缺少编码为 11 到 14 的值。当然，我无法计算出任何这样的平均值。

将因子重新编码为数字并告诉 R 将任何大于 10 的值设置为 NA 的正确方法是什么？

例：你喜欢吃鱼吗？

我对 R 非常陌生，并且无法访问已导入的数据集。我正在使用 RStudio 并在导入我的 csv 文件并将行从控制台窗口粘贴到源窗口时使用了 Import Dataset 函数。代码如下所示：

但是，数据不是我习惯的整数或数字，而是因素，所以当我尝试绘制变量时，我只得到直方图，而不是通常的绘图。在检查数据时，它似乎是有序的，只是我无法使用它，因为它是因子形式。