Faktorniveauer i R: Brug af kategoriske og ordinale variable

Denne tutorial vil gennemgå faktorer og faktorniveauer i R. Du lærer, hvordan du opretter en faktor, og hvordan du justerer faktorniveauer.

Faktorer bruges til at lagre og arbejde med variabler i R.

I denne øvelse skal du beskæftige dig med kategoriske og ordinale variable. Kategoriske variabler er variabler, der involverer en eller flere kategorier, som ikke er ordnet på nogen bestemt måde. Et eksempel kunne være farver. Ordinalvariable ligner på den anden side kategoriske variabler med den forskel, at ordinalvariabler har en klar rækkefølge af kategorierne. Dette kunne være lav, medium og høj.

Dette er en introduktion til mere statistiske termer. Du er nu langsomt ved at udforske R's muligheder for data og statistisk analyse.

Indholdsfortegnelse

Kategoriske faktorniveauer i R

Hvis du husker i en anden lektion om , brugte du dollartegnet ( $ ) til at udskrive kolonnen Arter fra irisdatasættet . Gør dette igen i . Nederst er der en linje, der indeholder niveauer sammensat af setosa , versicolor og virginica .

Faktorniveauer i R: Brug af kategoriske og ordinale variable

Dette er Rs måde at håndtere kategorier i data på.

Hvis du bruger den unikke ( ) funktion, vil R vise de unikke værdier i den angivne kolonne. For eksempel, hvis du kører unikt (iris$Species) , viser konsollen de tre arter-niveauer af iris.

Faktorniveauer i R: Brug af kategoriske og ordinale variable

Der er ingen iboende rækkefølge for disse niveauer. Man kan ikke sige, at setosa er større end de to andre farvekategorier. R arrangerer dem som standard i alfabetisk rækkefølge.

Ordinalfaktorniveauer i R

Lad os nu prøve at udforske faktorer med iboende rækkefølge af kategorien.

Opret en vektor og navngiv den ordrer . I dette eksempel skal du tildele denne vektor med data ved hjælp af Starbucks' kopstørrelsesnavne: tall, venti og grande. Print det derefter ud.

Faktorniveauer i R: Brug af kategoriske og ordinale variable

Disse bør arrangeres fra mindste til største; det skal være højt, venti og grande. Men når du kører den unikke ( ) funktion for ordrer , er de ikke arrangeret i den rækkefølge.

Faktorniveauer i R: Brug af kategoriske og ordinale variable

Sådan gør du dem til ordinalvariabler. Først skal du oprette en ny vektor. I dette tilfælde kaldes vektoren new_orders_factor . Tildel denne vektor faktorfunktionen ( ) . Indtast den vektor, du vil indstille niveauer med, i denne funktion. Angiv derefter niveauer i den rækkefølge, du ønsker, at de skal vises.

Faktorniveauer i R: Brug af kategoriske og ordinale variable

Fremhæv hele denne kodelinje, og kør den derefter. En ny værdi tilføjes derefter i Miljø.

Faktorniveauer i R: Brug af kategoriske og ordinale variable

For at kontrollere, om en vektor er blevet korrekt tildelt som en faktor, skal du bruge funktionen is.factor ( ) . Hvis du tjekker de to vektorer, ordrer og new_orders_factor , kan du se, at førstnævnte returnerer FALSK, mens den nye vektor faktisk er en faktor.

Faktorniveauer i R: Brug af kategoriske og ordinale variable

En faktor er en særlig måde at opbevare en række tekster på. Og selvom det er en karaktervektor, kan den lagres på en måde, der tillader den at have et givet antal kategorier, der har en specifik rækkefølge af værdier eller niveauer.

Hvis du kontrollerer ved hjælp af niveauer ( ) , kan du se, at niveauerne nu er i den rigtige rækkefølge.

Faktorniveauer i R: Brug af kategoriske og ordinale variable



Konklusion

Selvom denne lektion kan virke esoterisk, vil du se, hvordan dette gør en forskel, når du har at gøre med mere avanceret R-kodning. Det er vigtigt at lære om faktorer og niveauer, da de ofte kommer op i mange R-kodning og statistiske analyser.


Oplev unik indsigt ved hjælp af LuckyTemplates TOPN-funktion

Oplev unik indsigt ved hjælp af LuckyTemplates TOPN-funktion

Denne blog indeholder LuckyTemplates TOPN DAX-funktionen, som giver dig mulighed for at få unik indsigt fra dine data, hvilket hjælper dig med at træffe bedre markedsføringsbeslutninger.

Datamodellering i LuckyTemplates ved hjælp af understøttende tabeller

Datamodellering i LuckyTemplates ved hjælp af understøttende tabeller

Lær nogle fantastiske analytiske teknikker, som vi kan gøre til datamodellering i LuckyTemplates ved hjælp af DAX-understøttende tabeller.

Avanceret DAX til LuckyTemplates: Implementering af rangeringslogik på tværs af unikke indsigter

Avanceret DAX til LuckyTemplates: Implementering af rangeringslogik på tværs af unikke indsigter

Her dykker vi ned i LuckyTemplates Advanced DAX og implementerer rangeringslogik for at få en meget unik indsigt. Jeg viser også måleforgrening i dette eksempel.

LuckyTemplates What-If-parameterfunktion

LuckyTemplates What-If-parameterfunktion

Denne blog introducerer den nye funktion i LuckyTemplates, What-If-analyseparameteren. Du vil se, hvordan det gør alt hurtigt og nemt til din scenarieanalyse.

Brug LuckyTemplates Mål forgrening for at kontrollere, om dine avancer udvides, efterhånden som omsætningen vokser

Brug LuckyTemplates Mål forgrening for at kontrollere, om dine avancer udvides, efterhånden som omsætningen vokser

Lær, hvordan du afgør, om din omsætningsvækst er god ved at kontrollere, om dine avancer er udvidet ved hjælp af LuckyTemplates, der måler forgrening.

LuckyTemplates-parametre via forespørgselseditor

LuckyTemplates-parametre via forespørgselseditor

Lær og forstå, hvordan du kan oprette og bruge LuckyTemplates Parameters, som er en kraftfuld funktion i Query Editor.

Rundt søjlediagram – en visualisering til dit dashboard

Rundt søjlediagram – en visualisering til dit dashboard

Denne vejledning vil diskutere om oprettelse af et rundt søjlediagram ved hjælp af Charticulator. Du lærer, hvordan du designer dem til din LuckyTemplates-rapport.

PowerApps funktioner og formler | En introduktion

PowerApps funktioner og formler | En introduktion

Lær, hvordan du bruger PowerApps-funktioner og -formler til at forbedre funktionaliteten og ændre adfærd i vores Power Apps-lærredsapp.

Pipe In R: Tilslutningsfunktioner med Dplyr

Pipe In R: Tilslutningsfunktioner med Dplyr

I denne øvelse lærer du, hvordan du kæder funktioner sammen ved hjælp af dplyr-røroperatoren i programmeringssproget R.

RANKX Deep Dive: A Lucky Templates DAX-funktion

RANKX Deep Dive: A Lucky Templates DAX-funktion

RANKX fra LuckyTemplates giver dig mulighed for at returnere rangeringen af ​​et specifikt tal i hver tabelrække, der udgør en del af en liste over tal.