R의 요인 수준: 범주 및 순서 변수 사용

이 자습서에서는 R의 요인 및 요인 수준을 살펴봅니다. 요인을 만드는 방법과 요인 수준을 조정하는 방법을 배웁니다.

요인은 R에서 변수를 저장하고 작업하는 데 사용됩니다.

이 자습서에서는 범주형 및 순서형 변수를 다룹니다. 범주형 변수는 특정 방식으로 정렬되지 않은 하나 이상의 범주를 포함하는 변수입니다. 예를 들어 색상이 있습니다. 반면에 서수 변수는 범주의 순서가 명확하다는 차이점이 있는 범주형 변수와 유사합니다. 이것은 낮음, 중간 및 높음과 같을 수 있습니다.

이것은 더 많은 통계 용어에 대한 소개입니다. 이제 데이터 및 통계 분석을 위한 R의 기능을 천천히 탐색하고 있습니다.

목차

• R의 범주형 요인 수준
• R의 서수 요인 수준
• 결론

R의 범주형 요인 수준

데이터 프레임 에 대한 다른 강의를 기억한다면 달러 기호 ( $ )를 사용하여 iris 데이터 세트 에서 Species 열을 출력했습니다 . RStudio 에서 이 작업을 다시 수행하십시오 . 맨 아래 부분에는 setosa , versicolor 및 virginica 로 구성된 레벨이 포함된 줄이 있습니다 .

이것은 데이터에서 범주를 처리하는 R의 방식입니다.

고유( ) 함수를 사용하면 R은 지정된 열의 고유한 값을 나열합니다. 예를 들어 Run unique (iris$Species) 를 실행하면 콘솔에 iris의 세 가지 종 수준이 표시됩니다.

이러한 수준에는 고유한 순서가 없습니다. setosa가 다른 두 가지 색상 범주보다 크다고 말할 수 없습니다. R은 기본적으로 알파벳 순서로 정렬합니다.

R의 서수 요인 수준

이제 범주의 고유한 순서를 사용하여 요인을 탐색해 보겠습니다.

벡터를 만들고 이름을 orders 로 지정합니다 . 이 예에서는 Starbucks의 컵 크기 이름인 tall, venti 및 grande를 사용하여 해당 벡터에 데이터를 할당합니다. 그런 다음 인쇄하십시오.

이들은 가장 작은 것부터 가장 큰 것까지 배열되어야 합니다. 키가 크고 벤티, 그란데여야 합니다. 하지만 주문 에 대한 고유( ) 기능을 실행하면 해당 순서대로 정렬되지 않습니다.

이를 서수 변수로 바꾸는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 새 벡터를 만들어야 합니다. 이 경우 벡터는 new_orders_factor 라고 합니다 . factor( ) 함수를 사용하여 이 벡터를 할당합니다 . 이 기능 내에서 레벨을 설정하려는 벡터를 입력하십시오. 그런 다음 표시할 순서대로 수준을 지정합니다.

이 전체 코드 줄을 강조 표시한 다음 실행합니다. 그런 다음 새 값이 환경에 추가됩니다.

벡터가 factor로 제대로 할당되었는지 확인하려면 is.factor( ) 함수를 사용하십시오. 두 벡터인 orders 와 new_orders_factor를 확인하면 전자가 FALSE를 반환하는 반면 새 벡터는 실제로 요인임을 알 수 있습니다.

요인은 일련의 텍스트를 저장하는 특별한 방법입니다. 문자형 벡터이지만 값이나 수준의 특정 순서가 있는 지정된 수의 범주를 가질 수 있는 방식으로 저장할 수 있습니다.

레벨( ) 기능을 사용하여 확인하면 이제 레벨이 올바른 순서로 정렬된 것을 확인할 수 있습니다.

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결론

이 강의가 난해해 보일 수 있지만 고급 R 코딩을 다룰 때 이것이 어떻게 차이를 만드는지 알게 될 것입니다. 많은 R 코딩 및 통계 분석에서 자주 등장하기 때문에 요인과 수준에 대해 배우는 것이 중요합니다.