R - Факторы: Пособие для начинающих

Здравствуйте, стремящиеся к программированию на R! Сегодня мы окунемся в увлекательный мир факторов в R. Не волнуйтесь, если вы никогда не программировали раньше - я буду вашим доброжелательным проводником в этом путеше ствии, и к концу вы будете работать с факторами как профи!

R - Factors

Что такое факторы?

Прежде чем мы перейдем к коду, давайте поймем, что такое факторы. В R факторы используются для представления категориальных данных. Представьте их как способ пометить и организовать различные группы или категории в ваших данных.

Например, если вы собираете данные о любимых сортах мороженого ваших одноклассников, вы можете использовать факторы для представления различных сортов: шоколад, ваниль, клубника и так далее. Каждый сорт будет "уровнем" вашего фактора.

Теперь давайте посмотрим, как мы можем создавать и работать с факторами в R!

Пример: Создание вашего первого фактора

Давайте начнем с простого примера. Представим, что мы проводим опрос о любимых животных людей.

# Создаем вектор предпочтений животных
pets <- c("Dog", "Cat", "Dog", "Fish", "Cat", "Dog", "Hamster")

# Преобразуем вектор в фактор
pet_factor <- factor(pets)

# Выводим фактор
print(pet_factor)

# Получаем резюме фактора
summary(pet_factor)

Когда вы выполните этот код, вы увидите что-то вроде этого:

[1] Dog     Cat     Dog     Fish    Cat     Dog     Hamster
Levels: Cat Dog Fish Hamster

Cat Dog Fish Hamster
2   3    1       1

Давайте разберем это:

Мы сначала создали вектор pets с различными предпочтениями животных.
Затем мы использовали функцию factor() для преобразования этого вектора в фактор.
Когда мы выводим фактор, R показывает нам значения и уровни (уникальные категории) в факторе.
Функция summary() предоставляет нам счетчик того, сколько раз каждый уровень появляется в нашем факторе.

Неforderungen ли то, как R автоматически определил уникальные категории и посчитал их для нас? Вот почему факторы так полезны для категориальных данных!

Факторы в данных frameworks

Теперь давайте посмотрим, как работают факторы внутри данных frameworks, что является.common struktur для хранения данных в R.

# Создаем данные frameworks с предпочтениями животных и возрастами
pet_data <- data.frame(
name = c("Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"),
pet = c("Dog", "Cat", "Dog", "Fish", "Cat"),
age = c(25, 30, 35, 28, 22)
)

# Преобразуем столбец 'pet' в фактор
pet_data$pet <- factor(pet_data$pet)

# Выводим структуру данных frameworks
str(pet_data)

# Получаем резюме данных frameworks
summary(pet_data)

Выполнение этого кода даст вам:

'data.frame':   5 obs. of  3 variables:
$ name: chr  "Alice" "Bob" "Charlie" "David" ...
$ pet : Factor w/ 3 levels "Cat","Dog","Fish": 2 1 2 3 1
$ age : num  25 30 35 28 22

name                pet        age
Length:5           Cat    :2   Min.   :22.00
Class :character   Dog    :2   1st Qu.:25.00
Mode  :character   Fish   :1   Median :28.00
Mean   :28.00
3rd Qu.:30.00
Max.   :35.00

Вот что происходит:

Мы создали данные frameworks с именами, предпочтениями животных и возрастами.
Мы преобразовали столбец 'pet' в фактор.
Функция str() показывает нам структуру наших данных frameworks. Обратите внимание, как 'pet' стал фактором с 3 уровнями.
Функция summary() предоставляет нам резюме каждого столбца, включая счетчик каждого типа животных для нашего столбца с фактором.

Изменение порядка уровней

Иногда вы можете захотеть изменить порядок уровней в вашем факторе. Давайте посмотрим, как мы можем это сделать:

# Создаем фактор размеров рубашек
sizes <- factor(c("Small", "Medium", "Large", "Small", "Medium"))

# Выводим текущие уровни
print(levels(sizes))

# Изменяем порядок уровней
sizes <- factor(sizes, levels = c("Small", "Medium", "Large"))

# Выводим новые уровни
print(levels(sizes))

Это выведет:

[1] "Large"  "Medium" "Small"

[1] "Small"  "Medium" "Large"

Вот что мы сделали:

Мы создали фактор размеров рубашек.
Изначально R ordered уровни в алфавитном порядке.
Затем мы использовали аргумент levels в функции factor() для указания desired порядка.
Уровни теперь в том порядке, который мы указали: Small, Medium, Large.

Это может быть особенно полезно при создании диаграмм или таблиц, когда вы хотите контролировать порядок, в котором appear категории.

Генерация уровней факторов

Иногда вы можете захотеть программно генерировать уровни факторов. Вот как вы можете это сделать:

# Генерируемsequence из месяцев
months <- factor(month.abb)

# Выводим уровни
print(levels(months))

# Создаем фактор с пользовательскими уровнями
temperatures <- factor(c("Cold", "Hot", "Mild", "Hot", "Cold"),
levels = c("Cold", "Mild", "Hot"),
ordered = TRUE)

# Выводим фактор
print(temperatures)

Это выведет:

[1] "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec"

[1] Cold Hot  Mild Hot  Cold
Levels: Cold < Mild < Hot

Давайте разберем это:

Мы использовали month.abb,内置 R constant, чтобы создать фактор из сокращений месяцев.
Затем мы создали пользовательский фактор для уровней температуры.
Мы указали уровни, которые хотим, и их порядок.
Установив ordered = TRUE, мы создали упорядоченный фактор, где Cold < Mild < Hot.

Полезные методы факторов

Вот таблица некоторых полезных методов для работы с факторами:

Метод	Описание
`levels()`	Получить или установить уровни фактора
`nlevels()`	Получить количество уровней в факторе
`as.numeric()`	Преобразовать фактор в числовой (на основе порядка уровней)
`as.character()`	Преобразовать фактор в строку
`table()`	Создать частотную таблицу фактора
`droplevels()`	Удалить неиспользуемые уровни из фактора

Помните, практика делает perfect! Попробуйте создать свои own факторы и поэкспериментируйте с этими методами. Before you know it, вы будете работать с категориальными данными как профи!

Надеюсь, это руководство помогло вам понять факторы в R. Они являются мощным инструментом для работы с категориальными данными, и овладение ими сделает ваш путь анализа данных намного более smooth. Счастливо кодирование!

Credits: Image by storyset