У меня есть кадр данных с столбцами числового и упорядоченного факторов. У меня много значений NA, поэтому им не присвоен ни один уровень. Я изменил NA на "No Answer", но уровни столбцов факторов не содержат этого уровня, так вот как я начал, но я не знаю, как закончить его элегантным способом:
addNoAnswer = function(df) {
factorOrNot = sapply(df, is.factor)
levelsList = lapply(df[, factorOrNot], levels)
levelsList = lapply(levelsList, function(x) c(x, "No Answer"))
...
Есть ли способ непосредственного применения новых уровней к столбцам факторов, например, примерно так:
df[, factorOrNot] = lapply(df[, factorOrNot], factor, levelsList)
Конечно, это работает неправильно.
Я хочу, чтобы уровень сохраненных уровней и уровень "Нет ответа" были добавлены в последнее место.
Вы можете определить функцию, которая добавляет уровни в коэффициент, но просто возвращает что-нибудь еще:
addNoAnswer <- function(x){
if(is.factor(x)) return(factor(x, levels=c(levels(x), "No Answer")))
return(x)
}
Затем вы просто lapply эту функцию в своих столбцах
df <- as.data.frame(lapply(df, addNoAnswer))
Это должно вернуть то, что вы хотите.
Функция levels принимает вызов levels(x) <- value. Поэтому очень легко добавлять разные уровни:
f1 <- factor(c("a", "a", NA, NA, "b", NA, "a", "c", "a", "c", "b"))
str(f1)
Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 1 NA NA 2 NA 1 3 1 3 ...
levels(f1) <- c(levels(f1),"No Answer")
f1[is.na(f1)] <- "No Answer"
str(f1)
Factor w/ 4 levels "a","b","c","No Answer": 1 1 4 4 2 4 1 3 1 3 ...
Затем вы можете объединить все переменные в файле data.frame:
f1 <- factor(c("a", "a", NA, NA, "b", NA, "a", "c", "a", "c", "b"))
f2 <- factor(c("c", NA, "b", NA, "b", NA, "c" ,"a", "d", "a", "b"))
f3 <- factor(c(NA, "b", NA, "b", NA, NA, "c", NA, "d" , "e", "a"))
df1 <- data.frame(f1,n1=1:11,f2,f3)
str(df1)
'data.frame': 11 obs. of 4 variables:
$ f1: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 1 NA NA 2 NA 1 3 1 3 ...
$ n1: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ f2: Factor w/ 4 levels "a","b","c","d": 3 NA 2 NA 2 NA 3 1 4 1 ...
$ f3: Factor w/ 5 levels "a","b","c","d",..: NA 2 NA 2 NA NA 3 NA 4 5 ...
for(i in 1:ncol(df1)) if(is.factor(df1[,i])) levels(df1[,i]) <- c(levels(df1[,i]),"No Answer")
df1[is.na(df1)] <- "No Answer"
str(df1)
'data.frame': 11 obs. of 4 variables:
$ f1: Factor w/ 4 levels "a","b","c","No Answer": 1 1 4 4 2 4 1 3 1 3 ...
$ n1: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ f2: Factor w/ 5 levels "a","b","c","d",..: 3 5 2 5 2 5 3 1 4 1 ...
$ f3: Factor w/ 6 levels "a","b","c","d",..: 6 2 6 2 6 6 3 6 4 5 ...
Поскольку этот вопрос был последним, это стало возможным, используя fct_explicit_na() из пакета forcats. Я добавляю здесь пример, приведенный в документации.
f1 <- factor(c("a", "a", NA, NA, "a", "b", NA, "c", "a", "c", "b"))
table(f1)
# f1
# a b c
# 4 2 2
f2 <- forcats::fct_explicit_na(f1)
table(f2)
# f2
# a b c (Missing)
# 4 2 2 3
Значение по умолчанию - (Missing), но это можно изменить с помощью аргумента na_level.
Расширяясь ilir answer и его комментарий, вы можете проверить, является ли столбец фактором и что он еще не содержит новый уровень, затем добавьте уровень и таким образом, сделать функцию re-runable:
addLevel <- function(x, newlevel=NULL) {
if(is.factor(x)) {
if (is.na(match(newlevel, levels(x))))
return(factor(x, levels=c(levels(x), newlevel)))
}
return(x)
}
Затем вы можете применить его так:
dataFrame$column <- addLevel(dataFrame$column, "newLevel")
Вам нужно преобразовать столбец в символ, затем добавить новый уровень, основываясь на условии, а затем на последнем столбце конвертировать значение.
Steps 1.First Convert Factor column для символа:
df$column2 <- as.character(column2)
2. Добавить новый уровень
df[df$column1=="XYZ",]column2 <- "new_level"
3.Повторить снова коэффициент
df$column2 <- as.factor(df$column2)
У меня есть очень простой ответ, который может не иметь прямого отношения к вашему конкретному сценарию, но это простой способ сделать это, как правило,
levels(df$column) <- c(levels(df$column), newFactorLevel)