r语言factor函数的全面解析

一、r语言factor函数什么意思

r语言factor函数是一种用来表示类别型数据的数据结构。它可以将一列数据按照类别分组，并为每组分配一个唯一的编号。

在数据分析中，往往需要将类别型变量转化为数字型变量，以便进行数学计算。此时，可以使用r语言factor函数将类别型变量转化为数字型变量，使得该变量可以参与数学计算。此外，r语言factor函数还可以根据自定义顺序对类别进行排序。

# 将区域类型变量转化为数字型变量
area <- c("A", "B", "C", "A", "B")
area_factor <- factor(area)
area_factor
# [1] A B C A B
# Levels: A B C

# 按照顺序将区域类型变量转化为数字型变量
area_factor <- factor(area, levels = c("C", "B", "A"))
area_factor
# [1] A B C A B
# Levels: C B A

二、r语言factor函数转化为数字

使用as.numeric函数可以将r语言factor函数转化为数字。

# 将区域类型变量转化为数字型变量
area_numeric <- as.numeric(area_factor)
area_numeric
# [1] 3 2 1 3 2

三、factor函数用法matlab

类似于r语言中的factor函数，matlab中也有类似的函数——categorical函数。该函数可以将一列数据转化为类别型变量，并为每个类别分配一个唯一的编号。

与r语言不同的是，matlab中的categorical函数默认对类别进行排序，可以使用'categories'参数指定顺序。

% 将区域类型变量转化为数字型变量
area = categorical({'A', 'B', 'C', 'A', 'B'});
area

% 按照顺序将区域类型变量转化为数字型变量
area = categorical({'A', 'B', 'C', 'A', 'B'}, 'categories', {'C', 'B', 'A'});
area

四、as factor函数

和r语言类似，matlab中的categorical函数也可以使用它的反函数——cellstr函数将类别型变量转化为字符型变量。

% 将categorical型变量转化为cellstr型变量
area_cellstr = cellstr(area);
area_cellstr

五、matlab中factor的作用

在matlab中，categorical函数还可以用于分组数据。它可以根据数据的某个属性对数据进行分组，并统计每个组内数据的数量和统计特征。

例如，可以使用categorical函数将某个属性转化为类别型变量，并使用groupsummary函数对其进行分组统计分析。

% 统计鸢尾花的类别、花瓣长度和宽度的均值和方差
load fisheriris.mat
t = table(species, meas(:,3), meas(:,4), ...
'VariableNames',{'species','PetalLength','PetalWidth'});
t.species = categorical(t.species);

summary_table = groupsummary(t,{'species'},'mean', 'max', 'min', 'var');
summary_table

六、r语言factor函数用法

在r语言中，factor函数可以根据每个变量的频率或者指定的顺序给所有的取值标记一个整数编码，并且这个编码是唯一的且尽可能地匹配变量的取值。

factor函数举例：将iris数据集种类变量Species转为因子变量，并且展示因子变量的levels和对应的编码值。

iris_factor <- iris$Species
str(iris_factor)

iris_factor <- factor(iris_factor)
str(iris_factor)

levels(iris_factor)
[1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

as.integer(iris_factor)
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[42] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2
[83] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[124] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[165] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
levels(as.factor(as.integer(iris_factor)))
[1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

七、r语言factor函数意义

r语言factor函数转化了类别型变量成一个表示类别的向量，充分体现出类别变量属性的基本特征。“11”和“高中”之间的差异是不可计算的，而将类别名称简单映射成数值上后就可以计算它们之间的数值差异。

在统计分析中，常常使用到分组汇总的各种统计量（平均值、标准差等），而这类算法基本都只能为基于数值变量（eg：salary）的特征提供支持。基于这种不足，factor函数产生的类别型变量，使得统计分析过程中可以被识别，也有助于管控这一类变量相关的数据分析。

因此，factor函数无疑是r语言数据科学乃至于机器学习领域中的一种十分重要的编码方式。

八、r语言factor函数level

r语言factor函数的levels属性可以取得或者设置factor变量的各个类别。在不设置时，r语言默认对factor变量的类别从小到大排序。在设置时，你也可以自定义factor变量类别的路径。

# 不设置时，r默认对变量的类别从小到大排序
directions_raw <- c('east', 'east', 'west', 'north', 'south', 'north', 'west')
directions_fac <- factor(directions_raw)

# 可以使用sort函数，使得factor变量类别排序改变
directions_fac_sorted <- factor(sort(directions_raw))
levels(directions_fac_sorted)

# 也可以直接使用levels函数，对类别进行升序排序
directions_fac_sorted2 <- factor(directions_raw, levels = sort(unique(directions_raw)))
levels(directions_fac_sorted2)

# 自定义factor变量各个类别位置
directions_fac_custom <- factor(directions_raw, levels = c('north', 'east', 'west', 'south'))

九、c语言factor函数

与r语言和matlab中的factor函数不同，c语言没有自带的factor函数。

因此，若要在c语言中使用类似于factor函数的功能，需要自己定义一个缓存以存储类别型变量的值以及它们的编码，然后通过自定义函数将类别型变量转化为数字型变量。

# 定义一个结构体来存储类别型变量的值和编码
struct {
    char *name;
    int code;
} cache[] = {
    {"A", 1},
    {"B", 2},
    {"C", 3},
    {"D", 4},
    {"E", 5},
};

// 将一个字符串转化为对应的编码
int get_code(char *name)
{
    for (int i = 0; i < sizeof(cache) / sizeof(*cache); i++) {
        if (strcmp(cache[i].name, name) == 0) {
            return cache[i].code;
        }
    }
    return -1;
}

// 将一个数组变量进行取值和编码的转化
int *factor(char **arr, int len)
{
    int *res = malloc(len * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        res[i] = get_code(arr[i]);
    }
    return res;
}

结论

通过对r语言factor函数的全面解析，我们了解到了factor函数的意义、用法，以及在r语言、matlab和c语言中如何使用该函数。无疑，factor函数的使用可以大大提升类别型变量的分析效率和精度，为数据分析和机器学习提供了极大的支持。