Перекодирование переменной в фактор с именами уровней в R
<?php
//$arr = your nested array aboe
foreach($arr as $v){
echo $v['value']; //this will print 'Webg Smarty CMS Small' first in your example followed by '713-332-4675'
}
$arr[0]['value'] will give you 'Webg Smarty CMS Small'
$arr[1]['value'] will give you '713-332-4675'
3 ответа
Чтобы создать свой коэффициент, вы должны предоставить свои данные и метки сезона для функции factor().
Однако, поскольку вы хотите, чтобы Spring был базовым уровнем, я считаю, что вам придется указывать уровни и метки в определенном порядке, чтобы пружина была первой:
bikeshare <- data.frame(season = 1:4)
bikeshare$seasonfactor <- factor(x = bikeshare$season,
levels = c(2,3,4,1),
labels = c("spring", "summer", "fall", "winter"))
str(bikeshare$seasonfactor)
#> Factor w/ 4 levels "spring","summer",..: 4 1 2 3
bikeshare
#> season seasonfactor
#> 1 1 winter
#> 2 2 spring
#> 3 3 summer
#> 4 4 fall
Создано в 2019-03-03 пакетом представ (v0.2.1)
Это немного сбивает с толку, потому что в seasonfactor Spring представлен 1 , но в оригинале season он представлен 2.
Вот пример того, как преобразовать число (1:4) в коэффициент («зима», «весна», «лето», «осень»). Ключ заключается в том, чтобы использовать функцию factor и соответственно установить levels и labels.
# Create example data frame
bikeshare <- data.frame(season = 1:4)
bikeshare
# season
# 1 1
# 2 2
# 3 3
# 4 4
library(dplyr)
bikeshare2 <- bikeshare %>%
mutate(season = factor(as.character(season),
levels = c(1, 2, 3, 4),
labels = c("winter", "spring", "summer", "fall")))
bikeshare2
# season
# 1 winter
# 2 spring
# 3 summer
# 4 fall
Другой альтернативой является маркировка целочисленных уровней с помощью пакета labelled. Таким образом, они остаются целыми числами, но с метками в качестве метаданных. Если в какой-то момент вы хотите преобразовать помеченные целые числа в факторы, вы можете добиться этого с помощью функции to_factor.
library("tidyverse")
library("labelled")
labels <- c(
"winter" = 1,
"spring" = 2,
"summer" = 3,
"fall" = 4)
bikeshare <-
tibble(season = 1:4) %>%
mutate(season = labelled(season, labels)) %>%
mutate(seasonF = to_factor(season))
bikeshare
#> # A tibble: 4 x 2
#> season seasonF
#> <int+lbl> <fct>
#> 1 1 [winter] winter
#> 2 2 [spring] spring
#> 3 3 [summer] summer
#> 4 4 [fall] fall