Это, наверное, просто, и я глупо спрашиваю. Я хочу изменить уровни фактора в кадре данных, используя mutate. Простой пример:
library("dplyr")
dat <- data.frame(x = factor("A"), y = 1)
mutate(dat,levels(x) = "B")
Я получаю:
Error: Unexpected '=' in "mutate(dat,levels(x) ="
Почему это не работает? Как изменить уровни факторов с мутацией?
Я не совсем уверен, что правильно понял ваш вопрос, но если вы хотите изменить уровни факторов cyl на mutate(), вы могли бы сделать:
df <- mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl, levels = c(4, 6, 8)))
Вы получите:
#> str(df$cyl)
# Factor w/ 3 levels "4","6","8": 2 2 1 2 3 2 3 1 1 2 ...
Возможно, вы ищете эту функцию plyr:: revalue:
mutate(dat, x = revalue(x, c("A" = "B")))
Вы также можете увидеть plyr:: mapvalues.
С новым пакетом forcats by @hadley (объявление в блоге RStudio), это тоже легко.
mutate (dat, x = fct_recode (x, "B" = "A" ))
forcats также является частью tidyverse (объявление), который plyr не соответствует @hadley (см. первый комментарий в объявлении).
Вы можете использовать функцию recode от dplyr.
df <- iris %>%
mutate(Species = recode(Species, setosa = "SETOSA",
versicolor = "VERSICOLOR",
virginica = "VIRGINICA"
)
)
Не могу комментировать, потому что у меня недостаточно очков репутации, но перекодировка работает только с вектором, поэтому приведенный выше код в ответе @Stefano должен быть
df <- iris %>%
mutate(Species = recode(Species,
setosa = "SETOSA",
versicolor = "VERSICOLOR",
virginica = "VIRGINICA")
)
По моему мнению, принятый в настоящее время ответ только изменяет порядок уровней факторов, а не фактические метки (т.е. как называются уровни фактора). Чтобы проиллюстрировать разницу между уровнями и метками, рассмотрим следующий пример:
Поверните cyl в коэффициент (требуемые уровни не нужны, поскольку они закодированы в алфавитно-цифровом порядке):
mtcars2 <- mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl, levels = c(4, 6, 8)))
mtcars2$cyl[1:5]
#[1] 6 6 4 6 8
#Levels: 4 6 8
Измените порядок уровней (но не сами метки: cyl все равно один и тот же столбец)
mtcars3 <- mtcars2 %>% mutate(cyl = factor(cyl, levels = c(8, 6, 4)))
mtcars3$cyl[1:5]
#[1] 6 6 4 6 8
#Levels: 8 6 4
all(mtcars3$cyl==mtcars2$cyl)
#[1] TRUE
Назначьте новые ярлыки cyl. Порядок меток: c (8, 6, 4), поэтому мы указываем новые метки следующим образом:
mtcars4 <- mtcars3 %>% mutate(cyl = factor(cyl, labels = c("new_value_for_8",
"new_value_for_6",
"new_value_for_4" )))
mtcars4$cyl[1:5]
#[1] new_value_for_6 new_value_for_6 new_value_for_4 new_value_for_6 new_value_for_8
#Levels: new_value_for_8 new_value_for_6 new_value_for_4
Обратите внимание, что этот столбец отличается от наших первых столбцов:
all(as.character(mtcars4$cyl)!=mtcars3$cyl)
#[1] TRUE
#Note: TRUE here indicates that all values are unequal because I used != instead of ==
#as.character() was required as the levels were numeric and thus not comparable to a character vector
Подробнее:
Если бы мы изменили уровни cyl, используя mtcars2 вместо mtcars3, нам нужно было бы указать метки по-разному, чтобы получить тот же результат. Порядок меток для mtcars2 был: c (4, 6, 8), поэтому мы указываем новые метки следующим образом:
#change labels of mtcars2 (order used to be: c(4, 6, 8)
mtcars5 <- mtcars2 %>% mutate(cyl = factor(cyl, labels = c("new_value_for_4",
"new_value_for_6",
"new_value_for_8" )))
В отличие от mtcars3$cyl и mtcars4$cyl, метки mtcars4$cyl и mtcars5$cyl, таким образом, идентичны, хотя их уровни имеют другой порядок.
mtcars4$cyl[1:5]
#[1] new_value_for_6 new_value_for_6 new_value_for_4 new_value_for_6 new_value_for_8
#Levels: new_value_for_8 new_value_for_6 new_value_for_4
mtcars5$cyl[1:5]
#[1] new_value_for_6 new_value_for_6 new_value_for_4 new_value_for_6 new_value_for_8
#Levels: new_value_for_4 new_value_for_6 new_value_for_8
all(mtcars4$cyl==mtcars5$cyl)
#[1] TRUE
levels(mtcars4$cyl) == levels(mtcars5$cyl)
#1] FALSE TRUE FALSE