这篇文章主要介绍了R语言中的因子类型详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
正文
R语言中的因子类型详解
一、Factor函数
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#函数factor可以把一个向量编码为一个因子，其一般形式为：#factor(x,levels=sort(unique(x),na.last=TRUE),labels,exculde=NA,order=FALSE)#其中x是向量，levels是水平，可以自行指定各离散的取值，不指定时由x的不同值来表示，labels可以用来指定各水平的标签#不指定时用各离散取值的对应字符串 sex<-c("M","F","M","M","F")factor(sex)#使用is.factor来判断对象是否为因子类型is.factor(sex)#使用as.factor来将对象转换为因子类型sex.factor<-as.factor(sex)#使用levels来取得因子中的水平levels(sex.factor)# [1] "F" "M" |
二、tapply函数
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#函数tapply()#当我们知道5个人的性别以及5个人的身高的时候，就能计算出每个性别下的平均身高height<-c(170,175,180,165,168) tapply(height,sex.factor,mean)# F M # 171.5000 171.6667 #tapply 的使用格式为tapply(x,index,fun) 其中x为对象，index为与x具有相同个数的因子类型，fun为指定的方法 |
三、gl()函数
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#gl()函数#gl函数能很快的产生因子，其基本用法为：gl(n,k,length=n*k,labels=1:n,order=false) gl(3,5)# [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3# Levels: 1 2 3 gl(3,1,15)# [1] 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3# Levels: 1 2 3 |
补充：R语言中因子(factor)转换成数值型(numeric)的问题
一直觉得只要是数字，不管是什么类型的，都可以通过as.numeric()函数转换为对应的numeric类型的数字，例如
x<-“123”，x为character类型，而as.numeric(x)则为numeric类型的123。但是因子(factor)类型却不一样。
a<-factor(c(100,200,300,301,302,400,10))，它们的值分别为100 200 300 301 302 400 10，然而as.numeric(a)对应的值并非100 200 300 301 302 400 10，而是2 3 4 5 6 7 1。因子(factor)转换成数值型(numeric)的规则是这样的：
一共有n个数，那么转换后的数字就会在1——n中取值，数字最小的取一，次小的取二，以此类推。
那么如何让因子(factor)类型里的数值转换对应的数值型呢？
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as.numeric(as.character(factorname))as.numeric(levels(factorname)[factorname]) |
以上代码都可以实现将因子(factor)类型里的数值转换对应的数值型，思路都是先转换成字符型然后再转换成数值型。
原文链接：https://blog.csdn.net/glodon_mr_chen/article/details/79885468
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