R:在分类和数字预测变量之间做出不同的分析

时间:2015-05-10 15:21:22

标签: r summary categorical-data

我有以下代码:

isNoun <- as.factor(isNoun)
isVerb <- as.factor(isVerb)
labels <- as.factor(labels)

alles <- matrix(c(isNoun, isVerb, length,labels), nrow=388,ncol=4)
alles_df <- as.data.frame(alles)
summary(alles_df)
> summary(alles_df)
       V1               V2                V3               V4        
 Min.   :0.0000   Min.   :0.00000   Min.   : 3.000   Min.   :0.0000  
 1st Qu.:1.0000   1st Qu.:0.00000   1st Qu.: 5.000   1st Qu.:0.0000  
 Median :1.0000   Median :0.00000   Median : 6.500   Median :0.0000  
 Mean   :0.9098   Mean   :0.01546   Mean   : 7.193   Mean   :0.2938  
 3rd Qu.:1.0000   3rd Qu.:0.00000   3rd Qu.: 9.000   3rd Qu.:1.0000  
 Max.   :1.0000   Max.   :1.00000   Max.   :18.000   Max.   :1.0000 

其中isVerb,isNoun和标签是0(= no)和1(= yes)的代码。现在我想将这三个变量视为分类变量,因此我想获得isNoun,isVerb和标签的频率表,而不是平均值。 我用函数as.factor(isNoun)尝试了这个,但它没有用。

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

问题是您首先要创建一个矩阵,其元素必须是相同的类型,然后转换为数据框。您必须从头开始创建数据框:

alles <- data.frame(isNoun = as.factor(isNoun),
                    isVerb = as.factor(isVerb),
                    length,
                    labels = as.factor(labels))