在R中数据的分类是用因子数据类型（factor）来表示的。那么什么是因子呢？因子被用来表示类别数据，因此...
在R语言中,factor是一种用来表示离散变量的数据类型,它将数据分成不同的水平(levels),每个水平代表变量的一种可能取值。在factor中,levels中只有一个变量,意味着该factor只有一种可能取值,即所有数据都相同。 下面我们通过代码示例来说明这个概念: #创建一个包含重复值的factordata <- c("A", "A", "A", "A...
R语言使用factor函数将字符串向量转化为因子向量、使用levels函数查看因子的水平 仿真数据 y <- 'this is a test string of r' y # create a data frame from scratch age <- c(25, 30, 56) gender <- c("male", "female", "male") weight <- c(160, 110, 220) mydata <- data.fr...
factor()函数的第一个参数必须是字符向量,通过levels参数显式设置因子水平, factor(x= character(), levels, labels = levels, exclude = NA, ordered = is.ordered(x), nmax = NA) factor(x, levels = sort(unique(x), na.last = TRUE), labels, exclude = NA, ordered = FALSE) levels:水平,字符...
R 语言创建因子使用factor()函数,向量作为输入参数。 factor() 函数语法格式: factor(x = character(), levels, labels = levels,exclude = NA, ordered =is.ordered(x), nmax = NA) 参数说明: x:向量。 levels:指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。
受过学前教育 = factor(受过学前教育, levels = c("no", "yes"))) 检查缺失的数据 summarise_each((~sum(is.na(.)) 数据中,经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见,我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。
reduced factor of str reduced glutathione a reduced method reduced minimum polyn reduced order modelin reduced parameter reduced size drawing reduced tariff reduced temperature e reduced value of acqu reduced white lead reducedpartialwidth reducedprint reducedspace reducedtraveltime reducepollution reducer red...
rateactionfactor rated accuracy limit rated apparent power rated boutique rated current input rated fuel usage rated operating condi rated operating condi rated output powerof rated worker ratedvoltage rateofaccrual rateofcharge rateoffuelchange rateofpremium rateofvoltagerise rates and prices rates for ...
Levels: none mild medium severe Pain表示6个病人的疼痛水平编码,我们希望把它看成一个分类变量处理,通过factor函数建立因子fpain,levels表示使用0,1,2,3来编码前面的向量,理论上levels可以省略。 ·5.列表· 列表是一个大杂烩,她可以把很多不同类型的向量复合在一起。并且,可以允许每个向量的长度不同,比较适合...
Print outfactor_gender_vectorand assert that R prints out the factor levels below the actual values. 源程序: # Gender vector gender_vector <- c("Male", "Female", "Female", "Male", "Male") # Convert gender_vector to a factor