用下一个更高的因子水平替换因子值答案

【问题标题】：replace factor values with next higher factor levels用下一个更高的因子水平替换因子值
【发布时间】：2021-04-13 13:48:28
【问题描述】：

我对 R 中的因子有疑问。我想用下一个更高的因子水平替换一个因子的值。这是一个例子：

假设我的因子有：

set.seed(1)

have <- sample(1:20, 10, TRUE)
have
#  [1]  4  7  1  2 11 14 18 19  1 10

我想要的是这个

[1] 7    10   2    4    14   18   19   <NA> 2    11

因此，每个值都被替换为下一个最高因子值/级别（4 变为 7，7 变为 10 等），并且最高值被替换为 NA。

实现这一目标的一种方法是

want <- factor(have)
levels(want) <- c(levels(want)[-1], NA)
want
# [1] 7    10   2    4    14   18   19   <NA> 2    11  
# Levels: 2 4 7 10 11 14 18 19

还有其他方法吗？

我收到了三个非常好的答案，我将在这里尝试总结一下：

func_lookup <- function(x){
  lu <- sort(unique(x))
  lu <- "[<-"(NA, lu, c(lu[-1], NA))
  lu[x]
}

func_dplyr <- function(x){
  levels(x) <- dplyr::lead(levels(x))
  x
}

func_base <- function(x){
  vals <- sort(unique(x))
  vals[match(x, vals) + 1]
}

从示例中可以看出，func_lookup 仅适用于向量，而 func_dplyr 仅适用于因子。 func_base 适用于因子和向量。

# Example 1
set.seed(1)
# create sample data
have <- c(4, 6, 6, 7)

# create sample data as factor
have_f <- factor(have)

# test functions for factor
have_f
func_lookup(have_f)
func_dplyr(have_f)
func_base(have_f)


#> have_f
#[1] 4 6 6 7
#Levels: 4 6 7
#> func_lookup(have_f)
#[1]  2  3  3 NA
#> func_dplyr(have_f)
#[1] 6    7    7    <NA>
#Levels: 6 7
#> func_base(have_f)
#[1] 6    7    7    <NA>
#Levels: 4 6 7

# for vectors
func_lookup(have)
func_base(have)

> func_lookup(have)
[1]  6  7  7 NA
> #func_dplyr(have)
> func_base(have)
[1]  6  7  7 NA

【问题讨论】：

很高兴您找到了问题的答案！但是，请注意，您最初的目标是什么仍然有些不清楚。您的问题强调研究一个因素。事实上，GKi 公认的解决方案不适用于因子！

标签： r factors

【解决方案1】：

sorthave 的unique 值，使用match 获取它们的索引位置，加+1 得到下一个值并将其子集。

vals <- sort(unique(have))
vals[match(have, vals) + 1]
#[1]  7 10  2  4 14 18 19 NA  2 11

【讨论】：

【解决方案2】：

这个怎么样（你需要dplyr 包）：

levels(want) <- dplyr::lead(levels(want))

> want
## [1] 7    10   2    4    14   18   19   <NA> 2    11  
## Levels: 2 4 7 10 11 14 18 19

【讨论】：

【解决方案3】：

假设您正在使用整数值，有足够的内存并希望多次执行此操作，您可以创建一个带有间隙的查找表以允许直接访问下一个值。

lu <- sort(unique(have))
lu <- "[<-"(NA, lu, c(lu[-1], NA))

lu[have]
# [1]  7 10  2  4 14 18 19 NA  2 11

如果你已经有factor，你可以试试：

levels(want)[-1][want]
# [1] "7"  "10" "2"  "4"  "14" "18" "19" NA   "2"  "11"

levels(want)[unclass(want)+1]
# [1] "7"  "10" "2"  "4"  "14" "18" "19" NA   "2"  "11"

【讨论】：