資料結構
網路
關係資料庫管理系統
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝設計
法律研究如何在 R 中根據類別建立 ID 列？
如果我們在 R 資料框中有一個分類列，則它可以用來建立一個 ID 列，其中每個類別都將根據分類列中的類別定義其自己的 ID。
為此，我們需要使用 as.factor 和 as.numeric 函式讀取分類列，如下面的示例所示。
示例 1
以下程式碼片段建立了一個示例資料框 -
Group<-sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
Score<-sample(20:50,20)
df1<-data.frame(Group,Score)
df1輸出
建立了以下資料框 -
Group Score 1 Female 20 2 Female 27 3 Female 29 4 Male 50 5 Male 42 6 Female 41 7 Male 32 8 Male 25 9 Female 21 10 Female 49 11 Female 31 12 Female 28 13 Female 36 14 Female 26 15 Male 43 16 Female 45 17 Male 23 18 Female 46 19 Male 48 20 Male 33
要基於 df1 中的 Group 建立 ID 列，請將以下程式碼新增到上述程式碼片段中 -
Group<-sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
Score<-sample(20:50,20)
df1<-data.frame(Group,Score)
df1$ID<-as.numeric(as.factor(df1$Group))
df1輸出
如果您將所有上述程式碼片段作為單個程式執行，它將生成以下輸出 -
Group Score ID 1 Female 20 1 2 Female 27 1 3 Female 29 1 4 Male 50 2 5 Male 42 2 6 Female 41 1 7 Male 32 2 8 Male 25 2 9 Female 21 1 10 Female 49 1 11 Female 31 1 12 Female 28 1 13 Female 36 1 14 Female 26 1 15 Male 43 2 16 Female 45 1 17 Male 23 2 18 Female 46 1 19 Male 48 2 20 Male 33 2
示例 2
以下程式碼片段建立了一個示例資料框 -
Class<-sample(c("First","Second","Third"),20,replace=TRUE)
Rank<-sample(1:10,20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(Class,Rank)
df2輸出
建立了以下資料框 -
Class Rank 1 Third 5 2 Third 7 3 First 3 4 Third 8 5 Second 9 6 Third 9 7 First 3 8 Second 10 9 First 4 10 Third 2 11 Third 8 12 Third 1 13 Third 10 14 First 6 15 Third 5 16 Second 6 17 Third 7 18 Third 5 19 Third 2 20 Second 5
要基於 df2 中的 Class 建立 ID 列，請將以下程式碼新增到上述程式碼片段中 -
Class<-sample(c("First","Second","Third"),20,replace=TRUE)
Rank<-sample(1:10,20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(Class,Rank)
df2$ID<-as.numeric(as.factor(df2$Class))
df2輸出
如果您將所有上述程式碼片段作為單個程式執行，它將生成以下輸出 -
Class Rank ID 1 Third 5 3 2 Third 7 3 3 First 3 1 4 Third 8 3 5 Second 9 2 6 Third 9 3 7 First 3 1 8 Second 10 2 9 First 4 1 10 Third 2 3 11 Third 8 3 12 Third 1 3 13 Third 10 3 14 First 6 1 15 Third 5 3 16 Second 6 2 17 Third 7 3 18 Third 5 3 19 Third 2 3 20 Second 5 2
更新於: 2021-11-03
2K+ 次瀏覽
廣告