Rcmdr.kr: An R Commander User in Korea

데이터 > 활성 데이터셋의 변수 관리하기 > 요인 수준 재정렬하기...
Data > Manage variables in active data set > Reorder factor levels...

carData 패키지의 Prestige 데이터셋을 이용해서 <요인 수준 재정렬하기> 기능을 사용해보자. Prestige 데이터셋에 있는 직업유형을 나타내는 type 변수는 bc, prof, wc라는 요인 수준을 갖고 있다. blue collar, white collar, professional 블루칼라, 화이트칼라, 전문직 등을 나타낸다. 그런데, bc, prof, wc는 순서가 있는 요인 수준이 아니다. 요인의 알파벳 순서대로 1, 2, 3 등이 부여된 요인 수준이다.

첫째로 bc, wc, prof로 수준의 순서를 바꿔보자. 먼저 type1으로 요인형 변수의 이름을 새롭게 정해보자.

bc에 1, wc에 2, prof에 3을 넣는다.

그렇다면, 둘째로 bc, wc, prof 순서를 정해놓고 각각 1, 2, 3을 지정해서 요인 수준을 정해보자. 정확히는 bc < wc < prof 순서를 정해놓고, 각각 1, 2, 3을 부여하는 것이다. type2라는 요인형 변수로 지정한다.

str() 함수를 이용하여, type, type1, type2 변수의 구조를 살펴보자. 그리고 factor() 함수의 용례를 다시 살펴보라. levels, ordered 라는 인자가 의미하는 것을 알게될 것이다.

Prestige$type1 <- with(Prestige, factor(type, levels=c('bc','wc','prof')))

Prestige$type2 <- with(Prestige, factor(type, levels=c('bc','wc','prof'), ordered=TRUE))

str(Prestige$type)
str(Prestige$type1)
str(Prestige$type2)

?factor  # base 패키지의 factor 도움말 보기

(ff <- factor(substring("statistics", 1:10, 1:10), levels = letters))
as.integer(ff)      # the internal codes
(f. <- factor(ff))  # drops the levels that do not occur
ff[, drop = TRUE]   # the same, more transparently

factor(letters[1:20], labels = "letter")

class(ordered(4:1)) # "ordered", inheriting from "factor"
z <- factor(LETTERS[3:1], ordered = TRUE)
## and "relational" methods work:
stopifnot(sort(z)[c(1,3)] == range(z), min(z) < max(z))


## suppose you want "NA" as a level, and to allow missing values.
(x <- factor(c(1, 2, NA), exclude = NULL))
is.na(x)[2] <- TRUE
x  # [1] 1    <NA> <NA>
is.na(x)
# [1] FALSE  TRUE FALSE

## More rational, since R 3.4.0 :
factor(c(1:2, NA), exclude =  "" ) # keeps <NA> , as
factor(c(1:2, NA), exclude = NULL) # always did
## exclude = <character>
z # ordered levels 'A < B < C'
factor(z, exclude = "C") # does exclude
factor(z, exclude = "B") # ditto

## Now, labels maybe duplicated:
## factor() with duplicated labels allowing to "merge levels"
x <- c("Man", "Male", "Man", "Lady", "Female")
## Map from 4 different values to only two levels:
(xf <- factor(x, levels = c("Male", "Man" , "Lady",   "Female"),
                 labels = c("Male", "Male", "Female", "Female")))
#> [1] Male   Male   Male   Female Female
#> Levels: Male Female

## Using addNA()
Month <- airquality$Month
table(addNA(Month))
table(addNA(Month, ifany = TRUE))

데이터 > 활성 데이터셋의 변수 관리하기 > 문자 변수를 요인으로 변환하기...
Data > Manage variables in active data set > Convert character variables to factors...

활성화된 데이터셋이 있는 경우에도 <문자 변수를 요인으로 변환하기...> 기능이 비활성화되어있는 때가 있다. 이 상황은 활성화된 데이터셋에 문자 변수가 없는 경우이다.

문자 변수를 갖고 있는 데이셋을 만들어(또는 불러와) 이 기능을 활성화시키자. carData 패키지의 Prestige 데이터셋을 Prestige.csv 파일로 내보냈다고 하자.

https://rcmdr.tistory.com/52

참고로 이 블로그에 Prestige.csv 파일을 올려놓았다. 바로 내려받아 사용할 수 있다.
https://rcmdr.tistory.com/98

이 파일을 <데이터 불러오기> 기능을 통하여 다시 불러보자. 갖고 있는 어떤 .csv파일을 불러오는 것과 같은 사례로 이해할 수 있다. 이 경우는 Data > 데이터 불러오기 > TXT 파일, 클립보드 또는 URL에서... 의 기능을 사용하는 것이다.

https://rcmdr.tistory.com/29

1. 불러올 데이터셋 파일의 이름은 Prestige.csv, 저장될 데이터셋 객체의 이름을 Prestige_csv라고 하자.
2. <문자 변수를 요인으로 변환하기>에 있는 클릭을 제거하자.
3. 필드 구분자를 <쉼표 [,]>로 선택하자.
4. 그리고 새롭게 열리는 디렉토리 창에서 Prestige.csv 파일을 찾아 선택하자.

Prestige 데이터셋과 달리, Prestige_csv 데이터셋의 type 변수는 요인이 아닌 문자형이다.

문자형 변수가 포함된 Prestige_csv 데이터셋이 활성화되면, <문자 변수를 요인으로 변환하기...> 기능이 활성화된다.

문자형 변수 목록에 type 변수가 보인다. <다중 변수를 위한 새로운 변수 이름 또는 접미사>에 변환시킬문자형변수.f를 넣고, 기존 type 변수와 비교해보자. 예(OK) 버톤을 누른다.

활성데이터셋 <- within(활성데이터셋, { 새로운변수이름 <- as.factor(변환시킬문자형변수) })

Prestige_csv <- within(Prestige_csv, { type.f <- as.factor(type) })

출력창 아래에 있는 type 변수와 type.f 변수를 비교해보자. type.f 변수는 요인형으로 전환되어 있다.

?as.factor  # base 패키지의 as.factor 도움말 보기

(ff <- factor(substring("statistics", 1:10, 1:10), levels = letters))
as.integer(ff)      # the internal codes
(f. <- factor(ff))  # drops the levels that do not occur
ff[, drop = TRUE]   # the same, more transparently

factor(letters[1:20], labels = "letter")

class(ordered(4:1)) # "ordered", inheriting from "factor"
z <- factor(LETTERS[3:1], ordered = TRUE)
## and "relational" methods work:
stopifnot(sort(z)[c(1,3)] == range(z), min(z) < max(z))


## suppose you want "NA" as a level, and to allow missing values.
(x <- factor(c(1, 2, NA), exclude = NULL))
is.na(x)[2] <- TRUE
x  # [1] 1    <NA> <NA>
is.na(x)
# [1] FALSE  TRUE FALSE

## More rational, since R 3.4.0 :
factor(c(1:2, NA), exclude =  "" ) # keeps <NA> , as
factor(c(1:2, NA), exclude = NULL) # always did
## exclude = <character>
z # ordered levels 'A < B < C'
factor(z, exclude = "C") # does exclude
factor(z, exclude = "B") # ditto

## Now, labels maybe duplicated:
## factor() with duplicated labels allowing to "merge levels"
x <- c("Man", "Male", "Man", "Lady", "Female")
## Map from 4 different values to only two levels:
(xf <- factor(x, levels = c("Male", "Man" , "Lady",   "Female"),
                 labels = c("Male", "Male", "Female", "Female")))
#> [1] Male   Male   Male   Female Female
#> Levels: Male Female

## Using addNA()
Month <- airquality$Month
table(addNA(Month))
table(addNA(Month, ifany = TRUE))

데이터 > 활성 데이터셋 > 모든 문자 변수를 요인으로 변환하기
Data > Active data set > Convert all character variables to factors

메뉴창의 기능이 비활성화되어 있다. 어느 데이터셋이 활성화되었음에도 이 기능이 비활성화되어 있다면, 이 데이터셋에는 문자 변수가 없다는 뜻이다. 예를 들어, carData 패키지에 있는 Prestige 데이터셋에는 문자변수가 없다. 이 경우, <모든 문자 변수를 요인으로 변환하기> 기능이 비활성화 상태에 있다.

str() 함수를 이용하여 Prestige 변수의 내부 구조를 살펴보면, 변수 유형에 int, num, factor가 있지만, chr (character)는 없다.

임의로 character 변수를 생성해보자. Prestige 데이터셋의 요인형 type 변수를 문자형으로 변환시킨후 R Commander의 인식 과정을 살펴보자.

Prestige$문자형변수이름 <- as.character(Prestige$요인형변수)
그리고, 다시 한번 str(Prestige)로 추가된 문자형 변수가 담긴 데이터셋의 내부 구조를 살펴보자. type.chr 라는 문자형 변수의 정보가 마지막에 보일 것이다. 입력창에 다음과 같이 입력한다:

활성화된 데이터셋에 문자형 변수가 포함된 경우, <모든 문자 변수를 요인으로 변환하기> 기능이 활성화된다.

strings2factors() 함수를 사용한다. 마지막 변수 type.chr의 변수 유형을 살펴보라.

?strings2factors  # car 패키지의 strings2factors 도움말 보기

M <- Moore # from the carData package
M$partner <- as.character(Moore$partner.status)
M$fcat <- as.character(Moore$fcategory)
M$names <- rownames(M) # values are unique
str(M)
str(strings2factors(M))
str(strings2factors(M,
  levels=list(partner=c("low", "high"), fcat=c("low", "medium", "high"))))
str(strings2factors(M, which="partner", levels=list(partner=c("low", "high"))))
str(strings2factors(M, not="partner", exclude.unique=FALSE))