可以看到,factor()函数将原来的数值型的向量转化为了factor类型。factor类型的向量中有Levels的概念。Levels就是factor中的所有元素的集合(没有重复)。我们可以发现Levels就是factor中元素排重后且字符化的结果!因为Levels的元素都是character。 levels(fdata) [1] "1" "2" "3" 1. 2. 我们可以在factor生成时,...
Error ## 0.5 * `factor(ses)1:socst` + 0.5 * `factor(ses)3:socst` == 0 0.07595 ## t value ## 0.5 * `factor(ses)1:socst` + 0.5 * `factor(ses)3:socst` == 0 7.864 ## Pr(>|t|) ## 0.5 * `factor(ses)1:socst` + 0.5 * `factor(ses)3:socst` == 0 2.53e-13 *...
所以在进行数据分析之前,经常需要将它们用函数 factor( ) 转换为因子。 # 先定义了一个变量 sex 表示性别,假设其取值 1 表示男性,2 表示女性。 sex <- c(1, 2, 1, 1, 2, 1, 2) # 接着用函数 factor( ) 将变量 sex 转换成了因子并存为对象 sex.f,其中参数 levels 表示原变量的分类标签值,参数...
as.factor( ) is.vector( ) as.vector( ) is.matrix( ) as.matrix( ) is.array( ) as.array( ) is.data.frame( ) as.data.frame( ) is.list( ) as.list( ) is.table( ) as.table( ) 以is. 开头的函数的返回值为 TRUE 或 FALSE,而以 as. 开头的函数将对象转换为相应的类型。例如: 代...
factor(x = character(), levels, labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA) 参数注释: x:是向量,通常是由少量唯一值的字符向量 levels:水平,字符类型,用于设置x可能包含的唯一值,默认值是x的所有唯一值。如果x不是字符向量,那么使用as.character(x)把x转换为字符向量,然后...
(y_pred == as.vector(y_test)) cr_lgbm_sm <- caret::confusionMatrix(as.factor(y_pred), as.factor(as.vector(y_test))) cm_lgbm_sm <- table(y_pred, as.vector(y_test)) roc_auc_lgbm_sm <- pROC::auc(pROC::roc(as.vector(y_test), y_pred)) print(paste0("The auc is ", ...
mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl) split(mtcars,mtcars$cyl) ## 如果数据是连续型变量,用cut函数将数据分割为若干份,进行分类统计 cut(mtcars$mpg,c(seq(10,50,10))) #将数据切割为10等分 输出"factor" ?table #统计每个组合在因子层面的频数统计 ...
: Factor w/ 1 level " ": 1 $ c..world..: Factor w/ 1 level "world": 1 如您所見,稍微變化一下 R 語法,就會對結果的結構描述產生極大的影響。 我們不會詳述原因,但 R 資料類型中的差異會在 Hadley Wickham 所著 "Advanced R" 的資料結構 (英文) 一節中詳細說明。
library(ggplot2) library(dplyr) ggplot(data_df, aes(x = as.factor(Class), y = Amount, fill = as.factor(Class))) + geom_boxplot(outlier.shape = NA) + scale_x_discrete(labels = c("no fraud", "fraud")) + ggtitle("Boxplot without Outliers") + coord_cartesian(ylim = quantile(dat...
plot(as.factor(mtcars$cyl),col=c(“red”,“green”,“blue”)) #给图形上色 1. 直接在R编辑器中输入命令par()或者par(no.readonly=TRUE)都可以获取当前的各个绘图参数。 十、自定义函数 在R中只写函数名,不加括号,就会给出函数的源代码,以cor()为例 ...