如何在 R 中的 dplyr/forcats 包中使用 factor(f) 语法?
How to use the factor(f) syntax in dplyr/ forcats package in R?
我正在尝试做一些非常简单的事情,即使用 R 中的 forcats 包来处理因子。我有一个包含一些因子变量的数据框,其中之一是性别,我只是想使用 fct_count 来计算变量的出现次数。语法在文档中显示为 fct_count(f)
(可能更简单!)。
我正在尝试以 dplyr 方式执行此操作,使用管道运算符而不是 $ 语法来访问变量,但它似乎不起作用。我只是从根本上误解了语法吗?
pid <- c('id1','id2','id3','id4','id5','id6')
gender <- c('Male','Female','Other','Male','Female','Female')
df <- data.frame(pid, gender)
df <- as.tibble(df)
df
# A tibble: 6 x 2
pid gender
<chr> <fct>
1 id1 Male
2 id2 Female
3 id3 Other
4 id4 Male
5 id5 Female
6 id6 Female
# This throws an error
df %>%
mutate(gender = as.factor(gender)) %>%
fct_count(gender) # Error: `f` must be a factor (or character vector).
# This works but doesn't use the nice dplyr select syntax
fct_count(df$gender)
# A tibble: 3 x 2
f n
<fct> <int>
1 Female 3
2 Male 2
3 Other 1
我哪里错了? dplyr 的新手,很抱歉提出这样一个愚蠢的问题,但我似乎无法在任何地方找到基本示例!
你可以只使用 group_by 和 n()
pid <- c('id1','id2','id3','id4','id5','id6')
gender <- c('Male','Female','Other','Male','Female','Female')
df <- data.frame(pid, gender)
df <- tibble::tibble(df)
df %>%
dplyr::group_by(gender) %>%
dplyr::summarise(cnt_gender = n()) %>%
dplyr::ungroup()
fct_count
采用因子或字符类型的向量,它不是特别了解 tibbles 和数据帧。所以最简单的管道是...
library(dplyr)
library(forcats)
df %>%
pull(gender) %>%
fct_count
#> # A tibble: 3 x 2
#> f n
#> <fct> <int>
#> 1 Female 3
#> 2 Male 2
#> 3 Other 1
您的数据
pid <- c('id1','id2','id3','id4','id5','id6')
gender <- c('Male','Female','Other','Male','Female','Female')
df <- data.frame(pid, gender)
df <- tibble::as_tibble(df)
df
我正在尝试做一些非常简单的事情,即使用 R 中的 forcats 包来处理因子。我有一个包含一些因子变量的数据框,其中之一是性别,我只是想使用 fct_count 来计算变量的出现次数。语法在文档中显示为 fct_count(f)
(可能更简单!)。
我正在尝试以 dplyr 方式执行此操作,使用管道运算符而不是 $ 语法来访问变量,但它似乎不起作用。我只是从根本上误解了语法吗?
pid <- c('id1','id2','id3','id4','id5','id6')
gender <- c('Male','Female','Other','Male','Female','Female')
df <- data.frame(pid, gender)
df <- as.tibble(df)
df
# A tibble: 6 x 2
pid gender
<chr> <fct>
1 id1 Male
2 id2 Female
3 id3 Other
4 id4 Male
5 id5 Female
6 id6 Female
# This throws an error
df %>%
mutate(gender = as.factor(gender)) %>%
fct_count(gender) # Error: `f` must be a factor (or character vector).
# This works but doesn't use the nice dplyr select syntax
fct_count(df$gender)
# A tibble: 3 x 2
f n
<fct> <int>
1 Female 3
2 Male 2
3 Other 1
我哪里错了? dplyr 的新手,很抱歉提出这样一个愚蠢的问题,但我似乎无法在任何地方找到基本示例!
你可以只使用 group_by 和 n()
pid <- c('id1','id2','id3','id4','id5','id6')
gender <- c('Male','Female','Other','Male','Female','Female')
df <- data.frame(pid, gender)
df <- tibble::tibble(df)
df %>%
dplyr::group_by(gender) %>%
dplyr::summarise(cnt_gender = n()) %>%
dplyr::ungroup()
fct_count
采用因子或字符类型的向量,它不是特别了解 tibbles 和数据帧。所以最简单的管道是...
library(dplyr)
library(forcats)
df %>%
pull(gender) %>%
fct_count
#> # A tibble: 3 x 2
#> f n
#> <fct> <int>
#> 1 Female 3
#> 2 Male 2
#> 3 Other 1
您的数据
pid <- c('id1','id2','id3','id4','id5','id6')
gender <- c('Male','Female','Other','Male','Female','Female')
df <- data.frame(pid, gender)
df <- tibble::as_tibble(df)
df