• 因子提供了一个简单并且紧凑的形式来处理分类(名义上的)数据。因子用”水平level”来表示所有可能的取值。如果数据集有取值个数固定的名字变量,因子就特别有用。

    • > g<-c("f","m","f","f","m")
      > g
      [1] "f" "m" "f" "f" "m"
      > g<-factor(g)#因子化
      > g
      [1] f m f f m
      Levels: f m#有几种可选的值

    • 若五个人全部是m,但是你需要两个备选值,可以用如下语法

> other.g<-factor(c("m","m","m","m","m"),levels=c("f","m"))
> other.g

[1] m m m m m
Levels: f m

    • 计算每个元素出现的次数,使用table()函数

> table(g)
g
f m
3 2

    • table()函数还可以用于获得多个因子的交叉表

>  age<-factor(c('adult','adult','adult','adult','juvenile'))
> table(age,g)

g
age        f m
  adult    3 1
  juvenile 0 1

    • 计算表的边际(margin)和频率。
      • 计算边际

> t<-table(age,g)

> margin.table(t,1)#按照年龄查看边际

age
   adult juvenile
       4        1
> margin.table(t,2)
g
f m
3 2

      • 计算频率

> prop.table(t,1)#

g
age           f    m
  adult    0.75 0.25

> prop.table(t)

#查看整个表的频率
          g

age          f   m
  adult    0.6 0.2
  juvenile 0.0 0.2

R语言学习笔记:因子(Factors)的更多相关文章

  1. R语言学习笔记:因子

    R语言中的因子就是factor,用来表示分类变量(categorical variables),这类变量不能用来计算而只能用来分类或者计数. 可以排序的因子称为有序因子(ordered factor) ...

  2. R语言学习笔记之: 论如何正确把EXCEL文件喂给R处理

    博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html ---- 前言: 应用背景兼吐槽 继续延续之前每个月至少一次更新博客,归纳总结学习心得好习惯. ...

  3. R语言学习笔记(二)

    今天主要学习了两个统计学的基本概念:峰度和偏度,并且用R语言来描述. > vars<-c("mpg","hp","wt") &g ...

  4. R语言学习笔记:小试R环境

    买了三本R语言的书,同时使用来学习R语言,粗略翻下来感觉第一本最好: <R语言编程艺术>The Art of R Programming <R语言初学者使用>A Beginne ...

  5. R语言学习笔记︱Echarts与R的可视化包——地区地图

    笔者寄语:感谢CDA DSC训练营周末上完课,常老师.曾柯老师加了小课,讲了echart与R结合的函数包recharts的一些基本用法.通过对比谢益辉老师GitHub的说明文档,曾柯老师极大地简化了一 ...

  6. R语言学习笔记:基础知识

    1.数据分析金字塔 2.[文件]-[改变工作目录] 3.[程序包]-[设定CRAN镜像] [程序包]-[安装程序包] 4.向量 c() 例:x=c(2,5,8,3,5,9) 例:x=c(1:100) ...

  7. R语言学习笔记—K近邻算法

    K近邻算法(KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法适 ...

  8. R语言学习笔记:使用reshape2包实现整合与重构

    R语言中提供了许多用来整合和重塑数据的强大方法. 整合 aggregate 重塑 reshape 在整合数据时,往往将多组观测值替换为根据这些观测计算的描述统计量. 在重塑数据时,则会通过修改数据的结 ...

  9. R语言学习笔记—决策树分类

    一.简介 决策树分类算法(decision tree)通过树状结构对具有某特征属性的样本进行分类.其典型算法包括ID3算法.C4.5算法.C5.0算法.CART算法等.每一个决策树包括根节点(root ...

  10. R语言学习笔记—朴素贝叶斯分类

    朴素贝叶斯分类(naive bayesian,nb)源于贝叶斯理论,其基本思想:假设样本属性之间相互独立,对于给定的待分类项,求解在此项出现的情况下其他各个类别出现的概率,哪个最大,就认为待分类项属于 ...

随机推荐

  1. 什么是MBR?(含图解)

    Mbr位于磁盘的0柱面,0磁头,1扇区. MBR       有三部分构成,主引导程序,硬盘分区表DPT和,硬盘的有效标志55AA.在512个字节的主引导扇区里. 主引导程序占446个字节,dpt占6 ...

  2. 《APUE》第6章笔记

    这一章主要介绍了口令文件和组文件的结构和一些围绕这些结构的函数. 口令文件即passwd就是在/etc/passwd中可以查阅.其结构是: 上图四个平台能支持的就用黑点表示. 因为加密口令这一项放在p ...

  3. PHP发起get post put delete请求

    <?php class commonFunction{ function callInterfaceCommon($URL,$type,$params,$headers){ $ch = curl ...

  4. LAMP(Ubuntu+apache+mysql+php)+Zend Studio 新手の PHP的开发环境搭建

    因为工作需要,就从c#转型过来研究PHP.可是没想到从一开始就遇上了问题,环境配置方面的问题足足令我头疼了两天.因为博主本人对于linux的接触非常少,所以在解决这个问题的时候也学到了不少东西, 非常 ...

  5. C# 类中隐藏基类方法和Partial

    今天对于.NET开发人员来说最开心的事情莫过于微软搞开源了,这觉得是给搞.NET开发的长脸.虽然我是一个初学者,这无疑给我极大的学习动力.Fighting!!! 当一个类从父类继承了一个成员时,也就继 ...

  6. WCF 动态生成 不用增加引用两种方式

    一.fromwork2.0低版本方式 1,打开vs的命令工具 输入:wsdl wcf地址 + /l:cs /out:文件名 上面红色部分替换掉就行,文件名,你想叫什么文件名都行. 2,回车,生成的文件 ...

  7. Linux必学的60个命令

    inux必学的60个命令Linux提供了大量的命令,利用它可以有效地完成大量的工作,如磁盘操作.文件存取.目录操作.进程管理.文件权限设定等.所以,在Linux系统上工作离不开使用系统提供的命令.要想 ...

  8. hdu 4715 Difference Between Primes(素数筛选+树状数组哈希剪枝)

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4715 [code]: #include <iostream> #include <cstdio ...

  9. [搜片神器]DHT后台管理程序数据库流程设计优化学习交流

    谢谢园子朋友的支持,已经找到个VPS进行测试,国外的服务器: sosobt.com 大家可以给提点意见... 服务器在抓取和处理同时进行,所以访问速度慢是有些的,特别是搜索速度通过SQL的like来查 ...

  10. MyEclipse中文注释乱码解决

    MyEclipse中文注释乱码解决 将别人的项目或JAVA文件导入到自己的Eclipse中时,常常会出现JAVA文件的中文注释变成乱码的情况,主要原因就是别人的IDE编码格式和自己的Eclipse编码 ...