r語言factor函數的全面解析

一、r語言factor函數什麼意思

r語言factor函數是一種用來表示類別型數據的數據結構。它可以將一列數據按照類別分組，並為每組分配一個唯一的編號。

在數據分析中，往往需要將類別型變量轉化為數字型變量，以便進行數學計算。此時，可以使用r語言factor函數將類別型變量轉化為數字型變量，使得該變量可以參與數學計算。此外，r語言factor函數還可以根據自定義順序對類別進行排序。

# 將區域類型變量轉化為數字型變量
area <- c("A", "B", "C", "A", "B")
area_factor <- factor(area)
area_factor
# [1] A B C A B
# Levels: A B C

# 按照順序將區域類型變量轉化為數字型變量
area_factor <- factor(area, levels = c("C", "B", "A"))
area_factor
# [1] A B C A B
# Levels: C B A

二、r語言factor函數轉化為數字

使用as.numeric函數可以將r語言factor函數轉化為數字。

# 將區域類型變量轉化為數字型變量
area_numeric <- as.numeric(area_factor)
area_numeric
# [1] 3 2 1 3 2

三、factor函數用法matlab

類似於r語言中的factor函數，matlab中也有類似的函數——categorical函數。該函數可以將一列數據轉化為類別型變量，並為每個類別分配一個唯一的編號。

與r語言不同的是，matlab中的categorical函數默認對類別進行排序，可以使用’categories’參數指定順序。

% 將區域類型變量轉化為數字型變量
area = categorical({'A', 'B', 'C', 'A', 'B'});
area

% 按照順序將區域類型變量轉化為數字型變量
area = categorical({'A', 'B', 'C', 'A', 'B'}, 'categories', {'C', 'B', 'A'});
area

四、as factor函數

和r語言類似，matlab中的categorical函數也可以使用它的反函數——cellstr函數將類別型變量轉化為字符型變量。

% 將categorical型變量轉化為cellstr型變量
area_cellstr = cellstr(area);
area_cellstr

五、matlab中factor的作用

在matlab中，categorical函數還可以用於分組數據。它可以根據數據的某個屬性對數據進行分組，並統計每個組內數據的數量和統計特徵。

例如，可以使用categorical函數將某個屬性轉化為類別型變量，並使用groupsummary函數對其進行分組統計分析。

% 統計鳶尾花的類別、花瓣長度和寬度的均值和方差
load fisheriris.mat
t = table(species, meas(:,3), meas(:,4), ...
'VariableNames',{'species','PetalLength','PetalWidth'});
t.species = categorical(t.species);

summary_table = groupsummary(t,{'species'},'mean', 'max', 'min', 'var');
summary_table

六、r語言factor函數用法

在r語言中，factor函數可以根據每個變量的頻率或者指定的順序給所有的取值標記一個整數編碼，並且這個編碼是唯一的且儘可能地匹配變量的取值。

factor函數舉例：將iris數據集種類變量Species轉為因子變量，並且展示因子變量的levels和對應的編碼值。

iris_factor <- iris$Species
str(iris_factor)

iris_factor <- factor(iris_factor)
str(iris_factor)

levels(iris_factor)
[1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

as.integer(iris_factor)
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
[42] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2
[83] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[124] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
[165] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
levels(as.factor(as.integer(iris_factor)))
[1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

七、r語言factor函數意義

r語言factor函數轉化了類別型變量成一個表示類別的向量，充分體現出類別變量屬性的基本特徵。「11」和「高中」之間的差異是不可計算的，而將類別名稱簡單映射成數值上後就可以計算它們之間的數值差異。

在統計分析中，常常使用到分組匯總的各種統計量（平均值、標準差等），而這類算法基本都只能為基於數值變量（eg：salary）的特徵提供支持。基於這種不足，factor函數產生的類別型變量，使得統計分析過程中可以被識別，也有助於管控這一類變量相關的數據分析。

因此，factor函數無疑是r語言數據科學乃至於機器學習領域中的一種十分重要的編碼方式。

八、r語言factor函數level

r語言factor函數的levels屬性可以取得或者設置factor變量的各個類別。在不設置時，r語言默認對factor變量的類別從小到大排序。在設置時，你也可以自定義factor變量類別的路徑。

# 不設置時，r默認對變量的類別從小到大排序
directions_raw <- c('east', 'east', 'west', 'north', 'south', 'north', 'west')
directions_fac <- factor(directions_raw)

# 可以使用sort函數，使得factor變量類別排序改變
directions_fac_sorted <- factor(sort(directions_raw))
levels(directions_fac_sorted)

# 也可以直接使用levels函數，對類別進行升序排序
directions_fac_sorted2 <- factor(directions_raw, levels = sort(unique(directions_raw)))
levels(directions_fac_sorted2)

# 自定義factor變量各個類別位置
directions_fac_custom <- factor(directions_raw, levels = c('north', 'east', 'west', 'south'))

九、c語言factor函數

與r語言和matlab中的factor函數不同，c語言沒有自帶的factor函數。

因此，若要在c語言中使用類似於factor函數的功能，需要自己定義一個緩存以存儲類別型變量的值以及它們的編碼，然後通過自定義函數將類別型變量轉化為數字型變量。

# 定義一個結構體來存儲類別型變量的值和編碼
struct {
    char *name;
    int code;
} cache[] = {
    {"A", 1},
    {"B", 2},
    {"C", 3},
    {"D", 4},
    {"E", 5},
};

// 將一個字符串轉化為對應的編碼
int get_code(char *name)
{
    for (int i = 0; i < sizeof(cache) / sizeof(*cache); i++) {
        if (strcmp(cache[i].name, name) == 0) {
            return cache[i].code;
        }
    }
    return -1;
}

// 將一個數組變量進行取值和編碼的轉化
int *factor(char **arr, int len)
{
    int *res = malloc(len * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        res[i] = get_code(arr[i]);
    }
    return res;
}

結論

通過對r語言factor函數的全面解析，我們了解到了factor函數的意義、用法，以及在r語言、matlab和c語言中如何使用該函數。無疑，factor函數的使用可以大大提升類別型變量的分析效率和精度，為數據分析和機器學習提供了極大的支持。