关于 R 中的因素，levels() 与 labels() 有何不同？答案

【问题标题】：How levels() is different from labels() with respect to factors in R?关于 R 中的因素，levels() 与 labels() 有何不同？
【发布时间】：2021-02-02 17:43:39
【问题描述】：

我正在学习 R。我对这门语言完全陌生。所以我对标签和关卡非常困惑。

【问题讨论】：

也许你在想factor(..., labels = )，但是来自base r的函数labels对因子没有用，因为它只会给你as.character(seq_along(object))
当您将向量转换为因子时，级别是该向量的（可能）唯一值。标签是分配给级别的值。以学校成绩为例。正确答案的水平可以是 > 90 %、80-90 %、70-80 %、60-70%、
Confusion between factor levels and factor labels; Why is the terminology of labels and levels in factors so weird?（在 SO 中搜索 [r] factor levels labels 很容易找到，按票数排序）

标签： r data-science

【解决方案1】：

您可以为变量分配一个标签，以赋予该变量一个可读且易于理解的名称。计算是使用变量名而不是变量的标签来完成的。变量 los 的标签可以是“逗留时间”。

水平对于因子变量很重要。因子变量的每个值都是一个水平。例如，因子变量 eye_color 可以具有“蓝色”、“棕色”和“绿色”级别。所以一个因子变量可能有一个标签，但总是有水平（至少一个）。例子：因子变量 eye_color 可能具有标签“眼睛颜色”，并具有上述 3 个级别（“蓝色”、“棕色”和“绿色”）。

【讨论】：

好的，我知道了。谢谢