我在创建数值和“标签”都可以引用的因子时遇到一些问题。
应该由lfactors软件包执行此操作，但是我无法照此执行。所以，这就是我所做的：
library(lfactors)
cars <- mtcars
str(cars)
'data.frame': 32 obs. of 11 variables:
$ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
$ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
$ disp: num 160 160 108 258 360 ...
$ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
$ drat: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
$ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
$ qsec: num 16.5 17 18.6 19.4 17 ...
$ vs : num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
$ am : num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ gear: num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
$ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
[如果我们查看“碳水化合物”列（可能反映了碳排放量，则为数值）>
所以使用lfactors包将其转换为：
cars$carb <- lfactor(c(1:4), levels = c(1:4), labels = c("low", "medium", "high", "extreme" )) str(cars) 'data.frame': 32 obs. of 11 variables: $ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ... $ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ... $ disp: num 160 160 108 258 360 ... $ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ... $ drat: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ... $ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ... $ qsec: num 16.5 17 18.6 19.4 17 ... $ vs : num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ... $ am : num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ... $ gear: num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ... $ carb: Factor w/ 4 levels "low","medium",..: 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 ..根据包装说明，我注意到它变成一个因素，所以我进行了检查
levels(cars$carb) [1] "low" "medium" "high" "extreme" # correct cars$carb == "medium" [1] FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE [23] FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE # correct cars$carb == 2 [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE [23] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE # incorrect我仍然无法通过级别和值来引用因子，所以我想知道是否有人使用过此软件包，或者是否有其他建议？
即使它不是完美的，因为我不能通过值和标签来引用这些因素，我发现了一种方法，至少允许我同时存储这两种方法，我认为这对我所处位置的其他人可能有用：
library(sjlabelled) library(magrittr) library(sjmisc) cars <- mtcars str(cars) 'data.frame': 32 obs. of 11 variables: $ mpg : num 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ... $ cyl : num 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ... $ disp: num 160 160 108 258 360 ... $ hp : num 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ... $ drat: num 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ... $ wt : num 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ... $ qsec: num 16.5 17 18.6 19.4 17 ... $ vs : num 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ... $ am : num 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ... $ gear: num 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ... $ carb: num 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ... frq(cars$carb) x <numeric> # total N=32 valid N=32 mean=2.81 sd=1.62 val frq raw.prc valid.prc cum.prc 1 7 21.88 21.88 21.88 2 10 31.25 31.25 53.12 3 3 9.38 9.38 62.50 4 10 31.25 31.25 93.75 6 1 3.12 3.12 96.88 8 1 3.12 3.12 100.00 NA 0 0.00 NA NA所以这就是我们得到的数字形式，对因子的转换保留了预期的形式：
cars$carb <- as_factor(cars$carb) str(cars$carb) Factor w/ 6 levels "1","2","3","4",..: 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ... frq(cars$carb) <categorical> # total N=32 valid N=32 mean=2.81 sd=1.62 val frq raw.prc valid.prc cum.prc 1 7 21.88 21.88 21.88 2 10 31.25 31.25 53.12 3 3 9.38 9.38 62.50 4 10 31.25 31.25 93.75 6 1 3.12 3.12 96.88 8 1 3.12 3.12 100.00 NA 0 0.00 NA NA现在我们以分类形式获取它，我们可以标记值（在此示例中，我将忽略6和8）
cars$carb<- set_labels( cars$carb, labels = c( `1` = "low", `2` = "medium", `3` = "high", `4` = "extreme" )) frq(cars$carb) <categorical> # total N=32 valid N=32 mean=2.81 sd=1.62 val label frq raw.prc valid.prc cum.prc 1 low 7 21.88 21.88 21.88 2 medium 10 31.25 31.25 53.12 3 high 3 9.38 9.38 62.50 4 extreme 10 31.25 31.25 93.75 6 6 1 3.12 3.12 96.88 8 8 1 3.12 3.12 100.00 NA <NA> 0 0.00 NA NA现在我们可以同时看到标签和值，但是仍然存在基于标签调用数据的问题
cars[cars$carb==1,] mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb Datsun 710 22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 Hornet 4 Drive 21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 Valiant 18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 Fiat 128 32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 Toyota Corolla 33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 Toyota Corona 21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1 Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 cars[cars$carb=="low",] [1] mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb <0 rows> (or 0-length row.names)关于因子标记的任何建议以及通过标记和值调用因子的方法，将不胜感激。同时，我希望我的替代方法会有所帮助。
我在创建因子时遇到一些问题，可以同时使用数值和“标签”来引用。据说lfactors包可以做到这一点，但是我无法以...
您在一开始就做了一点嘘声。