考虑一个简单的函数,用于对向量进行因子分解和标记(具有无序级别):
my.factor <- function(data){
levels = c("d1", "d2", "d3")
labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
factored.data = factor(data, levels, labels)
factored.data
}
这适用于已知级别。但是假设将来会添加一个未知级别,我们运行我们的功能:
data = c("d1", "d2", "d3", "d1", "d100")
my.factor(data)
输出将是:
# [1] Data 1 Data 2 Data 3 Data 1 <NA>
# Levels: Data 1 Data 2 Data 3
但是,我希望将新的未知值作为一个级别包含在内。也就是说,我希望输出类似于:
# [1] Data 1 Data 2 Data 3 Data 1 d100
# Levels: Data 1 Data 2 Data 3 d100
有没有办法在设计时为已知级别设置标签,同时还包括可能在运行时传递给我的代码的新的未知级别?
答案 0 :(得分:3)
您可以使用plyr包中的mapvalues
,该包重新分配指定的因子级别,同时保留其他因素:
my.factor <- function(data){
levels = c("d1", "d2", "d3")
labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
plyr::mapvalues(factor(data), levels, labels)
}
my.factor(c("d1", "d2", "d3", "d100"))
答案 1 :(得分:2)
你可以做到
my.factor <- function(data){
levels <- c("d1", "d2", "d3")
labels <- c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
nlevels <- setdiff(unique(data), levels)
levels<-c(levels, nlevels)
labels <-c(labels, nlevels)
factored.data = factor(data, levels, labels)
factored.data
}
给出了
data = c("d1", "d2", "d3", "d1", "d100")
my.factor(data)
# [1] Data 1 Data 2 Data 3 Data 1 d100
# Levels: Data 1 Data 2 Data 3 d100
答案 2 :(得分:0)
使用%in%
是一种方式......
my.factor <- function(data){
levels = c("d1", "d2", "d3")
labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
extra <- data[!(data %in% levels)]
if(length(extra) > 0){
levels = c("d1", "d2", "d3", extra)
labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3", extra)
}
factored.data = factor(data, levels, labels)
factored.data
}
data <- c("d1", "d2", "d3","d100")
my.factor(data)
#[1] Data 1 Data 2 Data 3 d100
#Levels: Data 1 Data 2 Data 3 d100
data <- c("d1", "d2", "d3", "d1", "d100")
my.factor(data)
#[1] Data 1 Data 2 Data 3 Data 1 d100
#Levels: Data 1 Data 2 Data 3 d100