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文件名:  character or Factor.rar
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本附件包括：
  • character or Factor.R
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作为一个半菜鸟，我深刻体会到刚开始接触R的时候经常会遇到一些让自己措手不及的小问题，字符串数据的“造反”便是其一
于是，决定写这篇帖子和各位新手们分享。共同进步，少走弯路。
当然，我自己也收集了一些其他的小问题的处理方法，以后有机会再写。
  1. ###### R语言新手解惑之：为什么我的字符串造反了？#####
  2. #### 先生成一个字符串向量 ####
  3. rep<-paste("rep",1:100,sep="")#生成字符串rep1,...,rep100
  4. rep<-sample(rep,100,replace = FALSE)#随机调整顺序
  5. rep[1:6]
  6. other<-round(runif(100,6,10))#生成均匀分布随机数并四舍五入取整
  7. other[1:6]
  8. is(rep)#查看数据类型，是"character" 、"vector"
  9. is(other)##查看数据类型，是"numeric" 、"vector"
  10. #### 接下来将上述两列数据合并成数据框，并查看stringAsFactor参数带来的影响 ####

  12. #### 1：data.frame(rep,other,stringAsFactor=TRUE) ####
  13. #stringASFactor=TRUE 为默认设置 #

  15. data<-data.frame(rep,other,stringsAsFactors = TRUE)
  16. head(data)
  17. class(data$rep)#显然此时data$rep已经转换成因子了，而不是字符串了

  19. data1<-data.frame(rep,other)#等价于data.frame(rep,other,stringsAsFactors = TRUE)
  20. head(data1)
  21. class(data1$rep)#显然此时data1$rep已经转换成因子了，而不是字符串了

  23. #### 2：data.frame(rep,other,stringAsFactor=FALSE) ####
  24. dataF<-data.frame(rep,other,stringsAsFactors = FALSE)
  25. head(dataF)
  26. class(dataF$rep)#此时dataF$rep是字符串，正是我们想要保留的数据类型

  28. #### 3：R中内置的一些数据读取的函数都设置有stringASFactor=TRUE 这个默认参数 ####
  29. ?read.table
  30. ?read.csv
  31. ?read.delim
  32. ?data.frame
  33. #### 小结：因此我们在利用上述函数（上面展示的仅仅是部分）输入数据时，
  34. ####要留意自己是否要保留字符串向量的格式，还是要转换成因子去处理，
  35. #### 这些函数默认将字符串处理成因子
复制代码
  1. > rep<-paste("rep",1:100,sep="")#生成字符串rep1,...,rep100
  2. > rep<-sample(rep,100,replace = FALSE)#随机调整顺序
  3. > rep[1:6]
  4. [1] "rep22" "rep30" "rep17" "rep96" "rep55" "rep84"
  5. > other<-round(runif(100,6,10))#生成均匀分布随机数并四舍五入取整
  6. > other[1:6]
  7. [1]77 10 1067
  8. > is(rep)#查看数据类型，是"character" 、"vector"
  9. [1] "character" "vector" "data.frameRowLabels"
  10. [4] "SuperClassMethod"
  11. > is(other)##查看数据类型，是"numeric" 、"vector"
  12. [1] "numeric" "vector"
  13. > data<-data.frame(rep,other,stringsAsFactors = TRUE)
  14. > head(data)
  15. rep other
  16. 1 rep22 7
  17. 2 rep30 7
  18. 3 rep17 10
  19. 4 rep96 10
  20. 5 rep55 6
  21. 6 rep84 7
  22. > class(data$rep)#显然此时data$rep已经转换成因子了，而不是字符串了
  23. [1] "factor"
  24. > data1<-data.frame(rep,other)#等价于data.frame(rep,other,stringsAsFactors = TRUE)
  25. > class(data1$rep)#显然此时data1$rep已经转换成因子了，而不是字符串了
  26. [1] "factor"
  27. > dataF<-data.frame(rep,other,stringsAsFactors = FALSE)
  28. > head(dataF)
  29. rep other
  30. 1 rep22 7
  31. 2 rep30 7
  32. 3 rep17 10
  33. 4 rep96 10
  34. 5 rep55 6
  35. 6 rep84 7
  36. > class(dataF$rep)#此时dataF$rep是字符串，正是我们想要保留的数据类型
  37. [1] "character"
  38. > ?read.table
  39. > ?read.csv
  40. > ?read.delim
  41. > ?data.frame
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