# 因子介绍{#forcats}
我在实际工作中因子数据类型使用较少,forcats软件包用来处理因子,该软件包是tidyverse的一部分。
因子是用于对数据进行分类的R的一种数据类型。 它们可以存储字符串和整数.它们在具有有限数量的唯一值的列中很有用. 像“男性”，“女性”和True，False等。
本章节简单了解即可。
## 介绍{#forcats:introduction}
在 R 中 使用『因子[^factor]』处理具有固定已知的种类的变量，因子有助于字符向量重新排序获得较好的展示效果。 `forcats`包提供了一套工具，解决常见『因子』问题，包括更改级别以及值的顺序。
[^factor]: R 中内置的一种数据结构，与向量，列表类似。
`forcats` 常用函数:
- `fct_reorder()`: 按照另一个变量重新排列因子
- `fct_infreq()`:按值得频率重新排列一个因素
- `fct_relevel()`: 手动指定因子的顺序
- `fct_lump()`:将一个因素的最少/最频繁的值折叠成其他
关于`forcats`包，可以直接阅读 R for Data Science 的[因子章节](https://r4ds.had.co.nz/factors.html)。本文大部分内容是从官方手册直译，案例照搬。
因子变量会占用更小内存空间，如下：
```{r }
object.size(rep(letters,100000))
object.size(rep(forcats::as_factor(letters),100000))
```
> R-4.0 之后改变了字符默认为因子的方式
### 安装{#forcats:install}
由于`forcats`是tidyverse系列的核心包，可以直接安装tidyverse。
```{r eval=FALSE}
install.packages("tidyverse")
# 从cran 安装
install.packages("forcats")
# 安装开发版
devtools::install_github("tidyverse/forcats")
```
由于`forcats`包功能相对简单，本章节接下来仅介绍常用函数用法
## 用法{#forcats:usage}
主要介绍`fct_reorder()`，`fct_infreq()`，`fct_relevel()`等函数用法。
### 创建因子
使用 base R 中 `factor`函数创建因子。
```{r}
x1 % factor() %>% fct_inorder()
```
### 修改因子顺序
在我们作图时更改因子级别的顺序往往很有用，如下所示：
```{r}
library(tidyverse)
relig_summary %
group_by(relig) %>%
summarise(
age = mean(age, na.rm = TRUE),
tvhours = mean(tvhours, na.rm = TRUE),
n = n()
)
ggplot(relig_summary, aes(tvhours, relig)) + geom_point()
```
> gss_cat 是 forcats 包自带数据集，展示的是宗教间每天看电视的平均小时数
根据绘制的图像，我们很难有效解释，因为图表是杂乱无序的。我们通过`fct_reorder()`重新指定因子水平使图表表达更加清晰。
```{r}
ggplot(relig_summary, aes(tvhours, fct_reorder(relig, tvhours))) +
geom_point()
```
`fct_reorder()`三个参数：
- .f:你想要调整因子水平的因子或者是字符向量
- .x:指定因子的水平
- .fun:可选的，当一个x对应多个f时的聚合函数，默认是`median`
```{r}
df %
group_by(rincome) %>%
summarise(
age = mean(age, na.rm = TRUE),
tvhours = mean(tvhours, na.rm = TRUE),
n = n()
)
ggplot(rincome_summary, aes(age, fct_reorder(rincome, age))) + geom_point()
```
如果我们像之前一样更改收入的因子水平，但这并不是一个好的决定，因为收入在一般意义上已经有了顺序。但是，如果我们修改特殊的因子水平还是有意义的，如下：
```{r}
ggplot(rincome_summary, aes(age, fct_relevel(rincome, "Not applicable"))) +
geom_point()
```
`fct_relevel()`用法：
```{r}
f %
mutate(marital = marital %>% fct_infreq() %>% fct_rev()) %>%
ggplot(aes(marital)) +
geom_bar()
```
该系列函数功能是改变因子水平。
- `fct_inorder()`: 以第一次出现的顺序为顺序
- `fct_infreq()`:以每个因子出现的次数为顺序,数字大在前
- `fct_inseq()`:以级别的数字为顺序
```{r}
f %
mutate(partyid = fct_recode(partyid,
"Republican, strong" = "Strong republican",
"Republican, weak" = "Not str republican",
"Independent, near rep" = "Ind,near rep",
"Independent, near dem" = "Ind,near dem",
"Democrat, weak" = "Not str democrat",
"Democrat, strong" = "Strong democrat"
)) %>%
count(partyid)
```
`fct_recode()`用法：
```{r}
x
