我有一个因素可以识别调查数据集中的阶层。我想对因子重新排序,使某些字符模式出现在其他字符模式之前。
例如,我有一个指示性别、年龄和教育程度的混合因素:
my_factor <- factor(levels=c(1:8),
labels=c("Male-18_34-HS","Female-35_49-HS",
"Male-18_34-CG", "Female-18_34-CG",
"Male-35_49-HS", "Male-35_49-CG",
"Female-18_34-HS", "Female-35_49-CG"),
ordered=TRUE)
我希望首先对所有女性类别进行排序,然后按正确顺序排列年龄类别,然后按正确顺序排列教育类别。我可以通过 forcats::fct_relevel
完成大部分工作:
forcats::fct_relevel(my_factor, sort)
ordered(0)
8 Levels: Female-18_34-CG < Female-18_34-HS < Female-35_49-CG < Female-35_49-HS < Male-18_34-CG < Male-18_34-HS < ... < Male-35_49-HS
但是教育类别的顺序是错误的。有没有办法确保“HS”在“CG”之前,但保持性别和年龄组的顺序不变?
最佳答案
您可以通过编程方式创建所需的因子水平。
lvls <- do.call(paste, c(tidyr::expand_grid(
c('Female', 'Male'), c('18_34', '35_49'), c('HS', 'CG')), sep = '-'))
lvls
#[1] "Female-18_34-HS" "Female-18_34-CG" "Female-35_49-HS" "Female-35_49-CG"
#[5] "Male-18_34-HS" "Male-18_34-CG" "Male-35_49-HS" "Male-35_49-CG"
您可以将此 lvls
用作 factor
调用中的级别。
关于按模式重新排序因子水平,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/67013442/