性别概要
Summary of gender
我是运行我的数据总结和我做总结的时候(sn$Gender)
我得到:
长度:202(我有 202 个回复)
Class: 字符
模式:字符
应该是女99男103。
想知道为什么会这样吗?
原因基于 summary
的 methods
以及调用的方法。
methods('summary')
#[1] summary.aov summary.aovlist* summary.aspell*
#[4] summary.check_packages_in_dir* summary.connection summary.data.frame
#[7] summary.Date summary.default summary.ecdf*
#[10] summary.factor summary.glm summary.infl*
#[13] summary.lm summary.loess* summary.manova
#[16] summary.matrix summary.mlm* summary.nls*
#[19] summary.packageStatus* summary.PDF_Dictionary* summary.PDF_Stream*
#[22] summary.POSIXct summary.POSIXlt summary.ppr*
#[25] summary.prcomp* summary.princomp* summary.proc_time
#[28] summary.srcfile summary.srcref summary.stepfun
#[31] summary.stl* summary.table summary.tukeysmooth*
通常在factor
上调用class,summary.factor
被调用,但如果是character
,则调用summary.default
并根据条件在 summary.default
if (is.factor(object))
return(summary.factor(object, ...))
.
.
.
else if (is.recursive(object) && !is.language(object) &&
(n <- length(object))) {
sumry <- array("", c(n, 3L), list(names(object), c("Length",
"Class", "Mode")))
.
.
else c(Length = length(object), Class = class(object), Mode = mode(object))
.
.
它 returns 'Length'、'Class' 和 'Mode'。
一个选项是将列专门转换为 factor
然后使用 summary
或调用 summary.factor
class(sn$Gender)
#[1] "character"
summary(sn$Gender)
#Length Class Mode
# 202 character character
summary.factor(sn$Gender)
# female male
# 93 109
但是,我们可以避免这种混淆并使用 table(sn$Gender)
数据
set.seed(24)
sn <- data.frame(Gender = sample(c('male', 'female'), 202,
replace = TRUE), stringsAsFactors = FALSE)
我是运行我的数据总结和我做总结的时候(sn$Gender) 我得到:
长度:202(我有 202 个回复) Class: 字符 模式:字符
应该是女99男103。 想知道为什么会这样吗?
原因基于 summary
的 methods
以及调用的方法。
methods('summary')
#[1] summary.aov summary.aovlist* summary.aspell*
#[4] summary.check_packages_in_dir* summary.connection summary.data.frame
#[7] summary.Date summary.default summary.ecdf*
#[10] summary.factor summary.glm summary.infl*
#[13] summary.lm summary.loess* summary.manova
#[16] summary.matrix summary.mlm* summary.nls*
#[19] summary.packageStatus* summary.PDF_Dictionary* summary.PDF_Stream*
#[22] summary.POSIXct summary.POSIXlt summary.ppr*
#[25] summary.prcomp* summary.princomp* summary.proc_time
#[28] summary.srcfile summary.srcref summary.stepfun
#[31] summary.stl* summary.table summary.tukeysmooth*
通常在factor
上调用class,summary.factor
被调用,但如果是character
,则调用summary.default
并根据条件在 summary.default
if (is.factor(object))
return(summary.factor(object, ...))
.
.
.
else if (is.recursive(object) && !is.language(object) &&
(n <- length(object))) {
sumry <- array("", c(n, 3L), list(names(object), c("Length",
"Class", "Mode")))
.
.
else c(Length = length(object), Class = class(object), Mode = mode(object))
.
.
它 returns 'Length'、'Class' 和 'Mode'。
一个选项是将列专门转换为 factor
然后使用 summary
或调用 summary.factor
class(sn$Gender)
#[1] "character"
summary(sn$Gender)
#Length Class Mode
# 202 character character
summary.factor(sn$Gender)
# female male
# 93 109
但是,我们可以避免这种混淆并使用 table(sn$Gender)
数据
set.seed(24)
sn <- data.frame(Gender = sample(c('male', 'female'), 202,
replace = TRUE), stringsAsFactors = FALSE)