这里我们还可以通过fct_shuffle函数实现因子的随机乱序 将因子先排好序: data[,name:=fct_relevel(data$name,sort)]levels(data$name) 结果为: [1] "A" "B" "C" "D" "E" 使用fct_relevel函数反转: data[,name:=fct_shuffle(data$name)]levels(data$name) 结果为: [1] "E" "A" "C" "D" "...
fct_relevel(f, "a", after = 2) ## [1] a b c d ## Levels: b c a d #把`a`放到最后的位置 fct_relevel(f, "a", after = Inf) ## [1] a b c d ## Levels: b c d a ## 按照某个函数重新排序 fct_relevel(f, sort) ## [1] a b c d ## Levels: a b c d ## 注...
在R中,使用fct_relevel函数可以对变量进行重新排序,而ggplot是一个用于数据可视化的强大工具。 fct_relevel是forcats包中的一个函数,它用于重新排序因子变量的水平。它接受两个参数:变量和新的水平顺序。通过指定新的水平顺序,我们可以改变变量在图表中的显示顺序。 下面是一个使用fct_relevel和ggplot对变量进行...
fct_relevel()函数的基本用法如下: fct_relevel(x, ...) 其中,x为一个因子变量,...表示需要重新编码的分类水平。 例如,我们有一个名为df的数据框,其中变量gender为性别("male"和"female"),变量income为收入等级("low"、"medium"和"high"),我们希望将收入等级的"medium"和"high"作为参照水平。 使用fct_re...
1.1 fct_relevel()使用gss_cat数据，选择两列，将“Don't know”值调整至序列末尾。此操作需确保数据集包含所需值，否则会引发错误。1.2 fct_inorder()/fct_infreq()/fct_inseq()这三个函数功能相似，但具体应用有所不同，适用于根据数据排序或频率重新排列因子。在绘图时，选择性地应用排序或...
`forcats`包所有函数 1. 修改因子向量顺序 2. 修改因子向量名称 3. 增加/删除因子 4. 合并多个因子 5.其他 6. 一个数据集 1.1 `fct_relevel()` 1.2 `fct_inorder()/fct_infreq()/fct_inseq()` 1.3 `fct_reorder()/fct_recorder2()/last2()/first2()` 1.4 `fct_shuffle()` 1.5 `fct_rev(...
对给定的List L进行排序， 方法1.用List的成员函数sort进行排序 方法2.用built-in函数sorted进行排序（...
fct_relevel() :手动对水平值重新排序 fct_infreq(): 按高频优先排序 fct_inorder(): 按水平值出现的顺序 fct_rev(): 将顺序反转 fct_reorder(): 根据其它变量或函数结果排序 (绘图时有用) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 修改水平: fct_recode(): 对水平值逐个重编码 ...
首先forcats包本身提供了关于factor多种多样的处理技巧,这里仅提及学习其中关于因子顺序的相关函数。 2.1 根据向量本身特点修改levels fct_relevel()自定义更新levels顺序 f <- factor(c("a", "c", "b", "a"), levels = c("a", "b", "c")) ...
fct_count(fct_explicit_na(data$gender)) levels(channel) levels(fct_relevel(channel,"Organic Search")) levels(channel) levels(fct_relevel(channel,"Referral", after =2)) levels(channel) levels(fct_relevel(channel,"Display", after =Inf)) ...