Hmisc 包将原始代码从 0:1 更改为 1:2

Question

我使用 Hmisc 对因子名和变量名进行签名，非常方便。 但是我发现这里有个问题是代码

a <- c(1,0,1,0,1,0,1,0,1,0)
b <- c("a","b","a","b","a","b","a","b","a","b")
df.new <- data.frame(a,b)
library(Hmisc)
df.new.1 <- upData(df.new,lowernames=TRUE,a=factor(a,labels=c("No","Yes")),b=factor(b,labels=c("No","Yes")))

对于字符向量，给出以下编码和标签

str(df.new.1$b)

 Factor w/ 2 levels "No","Yes": 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2

，这很好。

当您在第一种情况下使用 str 查找编码和标签时，它会给出

str(df.new.1$a)

 Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 ,

这很奇怪！原来的 0 1 编码不见了。 我该如何解决这个问题？ 我想保留我原来的 0 1 变量用于以后的回归目的。 谢谢

Answer 1

正如朱巴的回答所解释的，这是因素起作用的预期方式。但是，如果您确实需要描述性因子标签和原始数值，则可以将值添加为因子的属性，例如，

> a <- c(1,0,1,0,1,0,1,0,1,0)
> tmp <- a
> a <- factor(a, labels=c("No","Yes"))
> attr(a, "values") <- tmp
> a
 [1] Yes No  Yes No  Yes No  Yes No  Yes No 
attr(,"values")
 [1] 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
Levels: No Yes
> str(a)
 Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1
 - attr(*, "values")= num [1:10] 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
> attributes(a)$values
 [1] 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
> 

Answer 2

这与Hmisc 无关。这是在基础 R 中创建因子的方式：

R> a <- c(1,0,1,0,1,0,1,0,1,0)
R> factor(a,labels=c("No","Yes"))
 [1] Yes No  Yes No  Yes No  Yes No  Yes No 
Levels: No Yes
R> str(factor(a,labels=c("No","Yes")))
 Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1

如?factor 帮助页面中所述：

‘factor’ 返回一个类 ‘"factor"’ 的对象，它有一组 整数编码“x”的长度，带有模式的“级别”属性 'character' 和唯一 ('!anyDuplicated(.)') 条目。如果参数 “ordered”为真（或使用“ordered()”）结果有类 'c("ordered", "factor")'.

因此，当您在变量 a 上使用 factor 时，0 和 1 值将替换为您给出的“是”和“否”。在内部，R 在计算事物时不会操纵级别，而是它赋予它们的底层整数值。这就是为什么您会在str 的输出中看到一系列 1 和 2 值。 这些整数值供 R 内部使用，您不应该真正打扰它们。

如果您想跟踪您的 0 和 1 值，您可以保留它们，例如将变量保留为整数，或者，如果您确实需要一个因子，您可以使用“0”定义一个，然后“1”级：

R> factor(a,labels=c("0","1"))
 [1] 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
Levels: 0 1

请注意，即使在这种情况下，当使用 str 时，您仍然会获得基础 1/2 值：

R> str(factor(a,labels=c("0","1")))
 Factor w/ 2 levels "0","1": 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1

另一种方法是直接将您的级别从“是”、“否”更改为“0”、“1”。例如，您可以使用 levels() 函数：

R> v <- factor(a,labels=c("No","Yes"))
R> v
 [1] Yes No  Yes No  Yes No  Yes No  Yes No 
Levels: No Yes
R> levels(v) <- c("0","1")
R> v
 [1] 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0
Levels: 0 1