R|数据处理|因子型数据

因子型数据是R语言中非常重要的一种数据类型，主要用于分组。本文主要分为两个部分：怎样用R语言从技术层面上对因子型数据进行处理；因子型数据的用途。前者我们将分别使用基础函数和forcats包进行讲述，后者只列出我目前想到的几个方面，以后想到其他的会再往里面补充。

本文目录如下

• 基础函数

• forcats包

• factor的使用

• 分组计算、统计分析与绘图

• 一个标签汇总问题

• 将定序变量转化为哑变量

基础函数

针对因子型数据，我们一般需要用到两种变化

• 更改level标签名

• 更改level顺序

我们先使用基础函数实现

(f1 <- factor(c(1,3,5,4,7))) # levels 中只有出现过的

# [1] 1 3 5 4 7

# Levels: 1 3 4 5 7

(f2 <- factor(c(1,3,5,4,7), levels=1:10)) # 指定有哪些levels

# [1] 1 3 5 4 7

# Levels: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

factor(c(1,3,5,4,7), levels=1:10, labels=letters[1:10]) # 给各个levels命名

# [1] a c e d g

# Levels: a b c d e f g h i j

f2[, drop=T] # 去掉未出现过的levels





# 下面对原有的factor进行变化

# 使用levels函数更改level标签名

levels(f1) # 查看f1的levels有哪些

# [1] "1" "3" "4" "5" "7"

levels(f1)[1] <- "x" # 修改第一个level为x，level和向量内容都跟着改变了

f1

# [1] x 3 5 4 7

# Levels: x 3 4 5 7

levels(f1)[2] <- "x" # 将一二两个level合并成一个x

f1

# [1] x x 5 4 7

# Levels: x 4 5 7

levels(f1)[4] <- "x" # 注意这时改变的是新的f1的第4个，即对应7的level

f1

# [1] x x 5 4 x

# Levels: x 4 5





# 修改levels顺序，经常用于数据框中一列factor的自身变化

(f1 <- factor(c(1,3,5,4,7))) # 默认按照数字大小顺序排列

f1 <- factor(f1, levels=rev(f1)) # 将原来levels颠倒，不改变向量内容

f1

# [1] 1 3 5 4 7

# Levels: 7 4 5 3 1



# 注意下面这种写法

(f1 <- factor(c(1,3,5,4,7))) 

levels(f1) <- rev(levels(f1))

f1

# [1] 7 5 3 4 1

# Levels: 7 5 4 3 1

# 变化的是标签名，没有真正改变顺序

forcats包更方便地处理factor，其实就是使用基础包中的函数，实现一些特定的功能，封装成一个包，让人们需要用的时候可以简单地调用，不用自己再编写函数了。

其中的函数分为如下几类

1.修改levels顺序的函数，向量内元素不变

fct_relevel 指定某个level移动到特定位置

fct_inorder 按照第一次出现的次序排列

fct_infreq 按照出现的频率排列

fct_reorder 和 fct_reorder2 作用在一个数据框中的一列factor上，他们的 排序 要依赖其他列的值

fct_shuffle 随机排序

fct_rev 倒序

fct_shift 实现前后移动，滚动变化



2.变换levels名称的函数

fct_anon 用有规律的数字表示

fct_collapse 对应指定更改，主要用于多个合并成一个

fct_recode 手动更改

fct_lump 将出现次数较少的设置为"other"

fct_other 将指定的 level 设置成"other"

fct_relabel 在原有基础上进行修改



3.其他函数

fct_c 将两个factor结合

fct_count 数每一个 level 的数量

fct_unique 让每一个level只有一个

fct_drop 去掉一些levels



（下面三个更一般的函数，上面这些函数都有着特定的功能，基本上都是调用下面这三个函数实现的）

lvls_reorder 更改level顺序

lvls_revalue 整体更改level名称

lvls_expand 增加一个level

因为这个包只涉及到比较简单的使用，所以下面很多代码是直接从帮助文档中扒下来的

1.修改level顺序的函数使用

# 改变levels顺序

library(forcats)

library(ggplot2)

f <- factor(c("a", "b", "c", "d"))

fct_relevel(f) # 查看原本的f

fct_relevel(f, "c") # c移动到第一位

fct_relevel(f, "b", "a") # b a 移动到前两位

fct_relevel(f, "a", after = 2) # a往后移动两位

fct_relevel(f, "a", after = Inf) # a移动到最后，常用语把像“不知道"z这样的移到最后



f <- factor(c("b", "b", "a", "c", "c", "c"))

fct_inorder(f) # 按照第一次出现的次序排列

fct_infreq(f) # 按照出现的频率排列





# 按照每一组Sepal.Width的均值从小到大排列

boxplot(Sepal.Width ~ fct_reorder(Species, Sepal.Width, median), data = iris)

boxplot(Sepal.Width ~ fct_reorder(Species, Sepal.Width, median, .desc=T), data = iris) # 从大到小

# 按照每一组time的最后一个值，对应的weight的大小顺序排列

chks <- subset(ChickWeight, as.integer(Chick) < 10)

chks <- transform(chks, Chick = fct_shuffle(Chick))



ggplot(chks, aes(Time, weight, colour = fct_reorder2(Chick, Time, weight))) +

  geom_point() +

  geom_line() +

  labs(colour = "Chick")



# 随机排序

f <- factor(c("a", "b", "c"))

fct_shuffle(f)

fct_shuffle(f)



# 倒序

f <- factor(c("a", "b", "c"))

fct_rev(f)



# 前后移动，滚动变化

fct_shift(f) # 第一项放到最后

fct_shift(f, 2) # 前两项放在最后

fct_shift(f, -1) # 最后一项移到最前面

2.修改level标签的函数使用

f <- factor(c("b", "b", "a", "c", "c", "c"))

fct_anon(f)

fct_anon(f, "x")

fct_collapse(f, "x"=c("a","b"), "y"="c")

fct_collapse(f, "x"=c("a","b")) # 只改变一部分也可以





x <- factor(rep(LETTERS[1:9], times = c(40, 10, 5, 27, 1, 1, 1, 1, 1)))

x %>% table()

x %>% fct_lump() %>% table()



x <- factor(letters[rpois(100, 5)])

x

table(x)

table(fct_lump(x))



# Use positive values to collapse the rarest

table(fct_lump(x, n = 4)) # 保留4个最多的level，其他的进入other

table(fct_lump(x, prop = 0.1)) # 保留数量超过10%的level



# Use negative values to collapse the most common

table(fct_lump(x, n = -3)) # 保留最少的3个

table(fct_lump(x, prop = -0.1)) # 保留数量少于10%的

fct_lump(x, n = 6, ties.method = "max") # 更换计算方法

# 有这些种选择：ties.method = c("min","average", "first", "last", "random", "max")

table(fct_lump(x, n = 4, other_level = "another")) # 更改替换名称



# 将指定的level设置成other

x <- factor(rep(LETTERS[1:9], times = c(40, 10, 5, 27, 1, 1, 1, 1, 1)))

fct_other(x, keep = c("A", "B")) # 保留这两个

fct_other(x, drop = c("A", "B")) # 把这两个变成other





# 手动更改

x <- factor(c("apple", "bear", "banana", "dear"))

fct_recode(x, fruit = "apple", fruit = "banana")

fct_recode(x, NULL = "apple", fruit = "banana") # 移除level，向量对应位置变成NA



# 在原有基础上进行修改

x <- factor(c("apple", "bear", "banana", "dear"))

f <- function(i){

  paste(i,1:4,sep="")

}

fct_relabel(x,f)

3.其他函数

fa <- factor("a")

fb <- factor("b")

fab <- factor(c("a", "b"))



# 多个factor结合成一个

c(fa, fb, fab) # 变成了一个向量

fct_c(fa, fb, fab)

fct_c(list(fa, fb, fab)) # 或者这样



# 对每一个level计数

f <- factor(c("b", "b", "a", "c", "c", "c"))

fct_count(f)



# 将多个factor结合到一个list中

fs <- list(factor("a"), factor("b"), factor(c("a", "b")))

fs # 直接转化的list各自levels不一样

fct_unify(fs) # 结合之后levels统一了



# 唯一化

unique(f)

fct_unique(f) # 向量中元素按照level的顺序排列



f <- factor(c("a", "b"), levels = c("a", "b", "c"))

f

fct_drop(f) # 默认将没有对应值的level去掉



fct_drop(f, only = "a") # 如果a不对应则去掉，其他的不要管

fct_drop(f, only = "c")

fct_drop(f, only = c("a","c")) # 在这个向量里面的元素如果有不对应的，就去掉，其他不要管





f <- factor(c("a", "b", "c"))

lvls_reorder(f, c(2,3,1)) # 原来第二个放在第一个，原来第三个放在第二个，原来第一个放在最后

lvls_revalue(f, c("apple", "banana", "carrot"))

lvls_expand(f, c("a", "b", "c", "d"))

因子型数据的使用

1.分组计算、统计分析与绘图

library(data.table)

library(ggplot2)

df <- data.table(a = 1:20,

                 b = sample(1:20,20),

                 c = rep(1:5,4))



# 分组计算，以均值为例

df[, mean(b), by=c]

df[, mean(b), by=factor(c)]

# 上面这种分组计算是否转化成因子型其实都可以，但是在有的特定统计分析中，如果不转化为因子型就会输出错误的结果

x1 = c(-0.01, 0.15, 0.25, -0.90, 0.86)       

x2 = c(11.14,  9.56, 10.33,  8.45,  9.59)  

x3 = c(0.77, 0.03, 1.96, 3.24, 2.40)       

x = c(x1, x2, x3)

grps =rep(1:3, each=5)



summary(aov(x~grps)) # 得到错误的结果

summary(aov(x~factor(grps))) # 正确的做法





# 分组绘图，以条形图为例

ggplot(df,aes(a,b)) + geom_line(aes(color=factor(c))) # 这个也必须转化为因子型

2.一个标签汇总问题

比如我们拿到了一个数据集，有3个人列出自己喜欢的软件，但是数据格式不是很理想，我们要将其转化为我们想要的表格形式，具体如下

library(data.table)

library(magrittr)

ori_df <- data.table(name = c("a","b","c"),

                     like = c("R|python", "python|C", "Java|C|Ruby"))

ori_df

#    name        like

# 1:    a    R|python

# 2:    b    python|C

# 3:    c Java|C|Ruby



# 想得到这样的形式

#    name        like R python C Java Ruby

# 1:    a    R|python 1      1 0    0    0

# 2:    b    python|C 0      1 1    0    0

# 3:    c Java|C|Ruby 0      0 1    1    1

上面like这列数据，我们肯定是先要用strsplit拆分字符串，然后对每一个进行table统计（这只是一个例子，可以扩展到其他方面上的使用，比如一个人一段时间看过的电影类型汇总，这样就可能出现重复的，所以用table统计次数填入这个矩阵中）。这时出现了一个问题，就是对于每一个人，table只能统计出现过的软件，他们会的还都不一样，难以汇总在一起。这时就想到我们可以将其转化为factor，设定levels是所有的这些软件，再统计个数，没有出现过的就会为0，然后合并起来就好了。代码如下

(u <- strsplit(ori_df$like,"\\|") %>% unlist %>% unique)



f <- function(x){

  unlist(strsplit(x,"\\|")) %>% 

    factor(levels=u) %>%

    table

}

ori_df[,(u):=transpose(lapply(ori_df$like, f))][]

插一个题外话（和factor无关），这样的数据还可以转化为如下形式来处理

# 想得到这样的形式

#    name        like      1      2    3

# 1:    a    R|python      R python   NA

# 2:    b    python|C python      C   NA

# 3:    c Java|C|Ruby   Java      C Ruby

df1 <- as.data.frame(tstrsplit(ori_df$like,"\\|"))

colnames(df1) <- 1:3

cbind(ori_df,df1)

3.将定序变量转化为哑变量

思路如下：我们创建一个全是0的矩阵，再将应该改为1的索引位置赋值为1. 寻找索引位置的方法：将矩阵看成一个向量，接受一个索引而不是2个，然后将定序变量转化为数字1234加入计算，这个转化的过程最简单的就是转化为因子型再用unclass转化为数值型向量

class.ind <- function(cl)

{

  n <- length(cl)

  cl <- as.factor(cl)

  x <- matrix( 0,  n ,  length(levels(cl)) )

  x[(1:n) + n*(unclass(cl)-1)] <- 1

  dimnames(x) <- list(names(cl), levels(cl))

  x

}

# 测试

x <- c("a","a","b","b","c","c")

class.ind(x)

下面我们把这部分补充完整（虽然和factor也没什么关系）。我们需要在数据框中去除原来的这一列数据，再把新得到的数据去掉一列以防止多重共线性，最后将二者合并在一起，代码如下

library(data.table)

# 配合data.table包使用

# 将数据框和那一列的字符串输入，即可得到新的数据框

# 结果返回哑变量中去除的列名，以及去除一个哑变量再合并之后的数据框，同时打印出去除了的哑变量名字

classdf <- function(dt, x){

  cl <- class.ind(dt[[x]])

  print(colnames(cl)[1])

  cbind(dt[,-x,with=F], cl[,-1])

}

df <- data.table(a=1:3,b=2:4,c=3:5)

new <- classdf(df,"a")

new



# 改进函数，接受一个字符串向量，同时对多列进行相同处理



multiclassdf <- function(dt, xs){

  l <- lapply(dt[, xs, with=F], class.ind)

  print(unlist(lapply(l, function(x) colnames(x)[1])))

  Reduce(function(x,y) cbind(x,y[,-1]), 

         l, dt[, -xs, with=F])

}

multiclassdf(df, c("a","b"))

文末彩蛋

推荐rstudio脚本文件分块索引的技巧

• 在 .R 文件中，# part1--------- 单独成行，将代码按照层级分块，点击前面的三角符号，可以将这一部分代码折叠起来，同时可以在脚本区域下边栏上查看分块目录 part1 part2 等，快速定位所要寻找的内容

• 在 .rmd 文件中，# ## 是分级标题，也可以在下边栏查看目录。```{r} 这种代码块也会出现在下方目录之中，代码块也可以命名，方便快速查找 ```{r part1}

• 这些块都可以折叠成一行，再配合快捷键 alt + 上下，可以实现整个块的移动

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R数据处理|基础篇（一）

R数据处理|基础篇（二）

R数据处理|data.table篇（一）

R数据处理|data.table篇（二）

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