R에서 숫자를 인수로 변환하는 방법(예제 포함)
R에서 숫자 변수를 계승 변수로 변환하는 데 사용할 수 있는 두 가지 방법이 있습니다.
방법 1: as.factor() 사용
df$factor_variable <- as. factor (df$numeric_variable)
이렇게 하면 숫자 변수가 원래 숫자 변수의 고유 값 수와 동일한 수준 수를 갖는 요인 변수로 변환됩니다.
방법 2: cut() 사용
df$factor_variable <- cut(df$numeric_variable, 3 , labels=c(' lab1 ', ' lab2 ', ' lab3 '))
이 특정 예에서는 숫자 변수를 3개의 동일한 간격 값으로 “절단”하여 숫자 변수를 계승 변수로 변환합니다.
다음 예에서는 R의 다음 데이터 프레임을 사용하여 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.
#create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D'),
points=c(12, 15, 22, 29, 35, 24, 11, 24))
#view data frame
df
team points
1 to 12
2 to 15
3 B 22
4 B 29
5 C 35
6 C 24
7 C 11
8 D 24
#view structure of data frame
str(df)
'data.frame': 8 obs. of 2 variables:
$ team: chr "A" "A" "B" "B" ...
$ points: num 12 15 22 29 35 24 11 24
예 1: as.factor()를 사용하여 숫자를 요인으로 변환
다음 코드는 as.factor()를 사용하여 포인트 열을 숫자에서 인수로 변환하는 방법을 보여줍니다.
#convert points column from numeric to factor
df$points <- as. factor (df$points)
#view updated data frame
df
team points
1 to 12
2 to 15
3 B 22
4 B 29
5 C 35
6 C 24
7 C 11
8 D 24
#view updated structure of data frame
str(df)
'data.frame': 8 obs. of 2 variables:
$ team: chr "A" "A" "B" "B" ...
$ points: Factor w/ 7 levels "11","12","15",..: 2 3 4 6 7 5 1 5
데이터 프레임의 구조를 시각화하기 위해 str() 함수를 사용하면 포인트 열이 이제 열에 있는 7개의 고유한 숫자 값을 나타내는 7개의 서로 다른 수준을 가진 요소임을 알 수 있습니다.
예 2: cut()을 사용하여 숫자를 인수로 변환
다음 코드는 cut()을 사용하여 숫자 변수의 점 열을 3단계 요인 변수로 변환하는 방법을 보여줍니다.
#convert points column from numeric to factor with three levels
df$points <- cut(df$points, 3 , labels=c(' OK ', ' Good ', ' Great '))
#view updated data frame
df
team points
1 A OK
2 A OK
3 B Good
4 B Great
5 C Great
6 C Good
7 C OK
8 D Good
#view updated structure of data frame
str(df)
'data.frame': 8 obs. of 2 variables:
$ team: chr "A" "A" "B" "B" ...
$ points: Factor w/ 3 levels "OK","Good","Great": 1 1 2 3 3 2 1 2
결과에서 포인트 변수가 숫자 변수에서 세 가지 수준과 다음 레이블이 있는 요인 변수로 변환되었음을 확인할 수 있습니다.
- “괜찮은”
- “좋은”
- “엄청난”
이 예에서는 세 가지 수준을 사용하기로 선택했지만, cut() 함수의 3을 다른 값으로 대체하여 숫자 변수를 원하는 만큼의 수준으로 자유롭게 잘라낼 수 있습니다.
추가 리소스
다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.