我正在尝试应用此功能:
if.class <- function(data){
as.data.frame(
if (data == '[1, 4)') '1'
else if (data == '[4, 6)') '2'
else '3'
)
}
在整个数据帧上,以便将因子水平[1,4]和[4,6]转换为1或2或3。 数据框如下所示:
> dim(mnm.predict.test.class)
[1] 5750 1
> head(mnm.predict.test.class)
predict(mnm, newdata = testing.logist, type = "class")
1 [1, 4)
2 [1, 4)
3 [1, 4)
4 [1, 4)
5 [1, 4)
6 [1, 4)
我正在使用这条线进行转换:
mnm.predict.test.class.factors <- apply(mnm.predict.test.class,c(1,2),if.class)
然而,结果很奇怪:
head(mnm.predict.test.class.factors)
predict(mnm, newdata = testing.logist, type = "class")
[1,] List,1
[2,] List,1
[3,] List,1
[4,] List,1
[5,] List,1
[6,] List,1
为什么转型没有按预期运作的任何想法?
答案 0 :(得分:2)
您可以使用levels
功能更改factor
的级别。例如,如果您有因子变量foo
foo <- factor(
rep(c("[1, 4)","[4, 6)","[6, 7)","[7, 9)"),2))
R> foo
[1] [1, 4) [4, 6) [6, 7) [7, 9) [1, 4) [4, 6) [6, 7) [7, 9)
Levels: [1, 4) [4, 6) [6, 7) [7, 9)
你可以改变这样的水平
levels(foo) <- c("1","2","3","3")
R> foo
[1] 1 2 3 3 1 2 3 3
Levels: 1 2 3
在您的情况下,您有一列data.frame
,因此它类似于
Df <- data.frame(
foo = factor(
rep(c("[1, 4)","[4, 6)",
"[6, 7)","[7, 9)"),2)))
##
levels(Df[,1]) <- c("1","2","3","3")
R> str(Df)
'data.frame': 8 obs. of 1 variable:
$ foo: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 2 3 3 1 2 3 3
正如旁注,从你问题中head(mnm.predict.test.class.factors)
的输出来看,看起来你的一列有一个笨拙的名字predict(mnm, newdata = testing.logist, type = "class")
- 你可能想把它改成更合理的东西输入(例如names(mnm.predict.test.class.factors)[1] <- "myVar"
)。
答案 1 :(得分:2)
apply
会返回array
,从而返回您的输出。将其转换为data.frame
,你就可以了:
#example data
df <- data.frame(a=rep('[1, 4)',50) )
> df
a
1 [1, 4)
2 [1, 4)
3 [1, 4)
4 [1, 4)
5 [1, 4)
6 [1, 4)
7 [1, 4)
8 [1, 4)
9 [1, 4)
#just use your function as you used it but wrapped inside a data.frame function
df2 <- data.frame(apply(df,c(1,2),if.class))
> df2
a
1 1
2 1
3 1
4 1
5 1
6 1
7 1
8 1
9 1