使用 R dplyr mutate 使用预先声明的级别创建因子列

Question

我编写了 R 代码来生成定期报告，该报告需要对周数进行重新排序，以便我可以按最近 10 周进行过滤和排序。为了防止错误并最大程度地减少硬编码值，我更喜欢在脚本顶部声明本周顺序，以获取所使用的其他几个脚本。因此，我想定义一个有序因子列表，然后使用它来对周数列进行排序。 RepEx 如下，但通常我会重新排序所有 52 周，以便最近的 10 周周期是最后/最大的，例如

new_levels <- factor(1:52, levels = c(29:52, 1:28), ordered=TRUE)

。

旁注：欢迎就如何更好地处理最近（不一定是最长）的 10 周期间提出任何建议。我过去的挣扎是由于临近年底的延期（51、52、1、2、3...）。

示例：

new_levels <- factor(1:10, levels = c(8:10, 1:7), ordered=TRUE)

data <- tibble(Week = 1:10, ID = c("A","A","B","B","C","A","D","B","D","A"))

data <- data %>% mutate(Week2 = factor(Week, levels = new_levels, ordered = TRUE)) %>% arrange(Week2)

有序因子（new_levels）似乎是正确的，但排列（）和str（）的行为表明我想要的排序没有发生：

> new_levels
 [1] 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10
Levels: 8 < 9 < 10 < 1 < 2 < 3 < 4 < 5 < 6 < 7
> data
# A tibble: 10 × 3
    Week ID    Week2
   <int> <chr> <ord>
 1     1 A     1    
 2     2 A     2    
 3     3 B     3    
 4     4 B     4    
 5     5 C     5    
 6     6 A     6    
 7     7 D     7    
 8     8 B     8    
 9     9 D     9    
10    10 A     10   
> str(data)
tibble [10 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ Week : int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 $ ID   : chr [1:10] "A" "A" "B" "B" ...
 $ Week2: Ord.factor w/ 10 levels "1"<"2"<"3"<"4"<..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

谢谢！

Answer 1

levels 参数的顺序必须正确。另请注意，它通过

factor

函数转换为字符向量。您可以按如下方式简化代码：

new_levels <- c(8:10, 1:7)
data <- tibble(Week = 1:10, ID = c("A","A","B","B","C","A","D","B","D","A"))
data <- data %>%
  mutate(Week2 = factor(Week, levels = new_levels, ordered = TRUE)) %>%
  arrange(Week2)