根据组平均值重新排序因子水平

Question

我经常制作一个因子变量，我想保留它来自的变量的顺序。我觉得我应该能够通过在新分类变量的每组中取平均值，然后将其用作 fct_reorder 中的排序变量来做到这一点，但它似乎不起作用。这是一个简单的例子:

library(tidyverse)
test_data <- mtcars %>% 
  mutate(mpg_cat=case_when(mpg>20 ~ "More than 20",
                           mpg<=20 & mpg>=15 ~ "15-20",
                           mpg<15 ~ "Less than 15")) %>% 
  group_by(mpg_cat) %>% 
  mutate(avg_mpg=mean(mpg),
         mpg_cat=fct_reorder(mpg_cat,avg_mpg))
levels(test_data$mpg_cat) #Want the order to be less than 15, 15-20, More than 20

Answer 1

您可以修改您的管道以根据您创建的均值变量对其进行排序，并基于该变量设置排序因子水平:

library(dplyr)

test_data <- mtcars |>
    mutate(
        mpg_cat = case_when(
            mpg > 20 ~ "More than 20",
            mpg <= 20 & mpg >= 15 ~ "15-20",
            mpg < 15 ~ "Less than 15"
        )
    ) |>
    group_by(mpg_cat) |>
    mutate(avg_mpg = mean(mpg)) |>
    ungroup() %>%
    arrange(avg_mpg) |>
    mutate(
        mpg_cat = factor(
            mpg_cat,
            levels = unique(mpg_cat),
            ordered = TRUE
        )
    )

head(test_data$mpg_cat)
# [1] Less than 15 Less than 15 Less than 15 Less than 15 Less than 15 15-20       
# Levels: Less than 15 < 15-20 < More than 20

或者，如果您纯粹为了顺序创建均值，则可以跳过所有分组，创建一个新变量并通过在开始时按 mpg 排序取消分组，这确保了 unique (mpg_cat) 是正确的顺序。

mtcars |>
    arrange(mpg)  |>
    mutate(
        mpg_cat = case_when(
            mpg > 20 ~ "More than 20",
            mpg <= 20 & mpg >= 15 ~ "15-20",
            mpg < 15 ~ "Less than 15"
        )
    ) |>
     mutate(
        mpg_cat = factor(
            mpg_cat,
            levels = unique(mpg_cat),
            ordered = TRUE
        )
    )