Уровни переупорядочивания фактора, не изменяя порядок значений

Итак, в лексиконе R вы хотите изменить только метки для данной факторной переменной (т.е. оставить данные, а также факторные уровни, без изменений).

df$letters = factor(df$letters, labels=c("d", "c", "b", "a"))

учитывая, что вы хотите изменить только сопоставление точек данных с метками, а не данные или схему фактора (как точки данных разбиваются на отдельные бины или значения фактора, может помочь знание того, как сопоставление было изначально установлено при первоначальном создании фактора.

правила просты:

• метки сопоставляются с уровнями по значению индекса (т.е. значению на уровне levels[2] присваивается метка label[2]);
• уровни фактора можно задать явно, передав их через параметр levels; или
• если для аргумента levels не указано значение, то используется значение по умолчанию используется значение по умолчанию, которое является результатом вызова unique на векторе данных переданном (для аргумента data);
• метки могут быть заданы явно через аргумент labels; или
• если для аргумента labels не задано значение, то используется значение по умолчанию. которое является просто вектором levels

Я должен признать, что работа с факторами в R - довольно своеобразная работа ... При изменении порядка уровней факторов вы не меняете порядок лежащие в основе числовые значения. Вот небольшая демонстрация:

> numbers = 1:4
> letters = factor(letters[1:4])
> dtf <- data.frame(numbers, letters)
> dtf
  numbers letters
1       1       a
2       2       b
3       3       c
4       4       d
> sapply(dtf, class)
  numbers   letters 
"integer"  "factor" 

Теперь, если вы переведете этот коэффициент в числовой, вы получите:

# return underlying numerical values
1> with(dtf, as.numeric(letters))
[1] 1 2 3 4
# change levels
1> levels(dtf$letters) <- letters[4:1]
1> dtf
  numbers letters
1       1       d
2       2       c
3       3       b
4       4       a
# return numerical values once again
1> with(dtf, as.numeric(letters))
[1] 1 2 3 4

Как видите ... изменяя уровни, вы меняете только уровни (кто бы сказал, а?), не числовые значения! Но когда вы используете функцию factor , как предложил @Jonathan Chang, происходит нечто иное: вы меняете сами числовые значения.

Вы снова получаете ошибку, потому что вы делаете уровней , а затем пытаетесь повторно выровнять его с коэффициентом . Не делай этого !!! Не не используйте уровней , иначе вы все испортите (если вы точно не знаете, что делаете).

Одно небольшое предложение: избегайте называть свои объекты одинаковыми именами с объектами R ( df - функция плотности для распределения F, букв дает строчные буквы алфавита). В этом конкретном случае ваш код не будет ошибочным, но иногда это может быть ... но это может создать путаницу, а мы этого не хотим, не так ли?!? =)

Вместо этого используйте что-то вроде этого (я снова начну с самого начала):

> dtf <- data.frame(f = 1:4, g = factor(letters[1:4]))
> dtf
  f g
1 1 a
2 2 b
3 3 c
4 4 d
> with(dtf, as.numeric(g))
[1] 1 2 3 4
> dtf$g <- factor(dtf$g, levels = letters[4:1])
> dtf
  f g
1 1 a
2 2 b
3 3 c
4 4 d
> with(dtf, as.numeric(g))
[1] 4 3 2 1

Обратите внимание, что вы также можете назвать себя data.frame с помощью ] df и букв вместо g , и результат будет в порядке. Собственно, этот код идентичен тому, который вы опубликовали, только названия изменены.Эта часть фактора (dtf $ letter, levels = letter [4: 1]) не выдаст ошибку, но может сбивать с толку!

Внимательно прочтите руководство ? Factor ! В чем разница между коэффициентом (г, уровни = буквы [4: 1]) и коэффициентом (г, метки = буквы [4: 1]) ? Что похожего в уровнях (g) <- буквы [4: 1] и g <- factor (g, labels = letter [4: 1]) ?

Вы можете поместите синтаксис ggplot, чтобы мы могли помочь вам в этом подробнее!

Ура !!!

Изменить:

ggplot2 действительно требует изменения и уровней, и значений? Хм ... Я откопаю это ...

еще немного, для записи

## reorder is a base function
df$letters <- reorder(df$letters, new.order=letters[4:1])

library(gdata)
df$letters <- reorder.factor(df$letters, letters[4:1])

Вы также можете найти полезные Relevel и comb_factor .