5. Convert numeric variable to factor...

데이터 > 활성 데이터셋의 변수 관리하기 > 수치 변수를 요인으로 변환하기...
Data > Manage variables in active data set > Convert numeric variable to factor...

Windows 사례

수치 변수를 요인으로 전환해야 하는 경우가 흔하다. 남성을 1, 여성을 2로 입력한 엑셀 자료를 불러오는 경우, 1과 2를 요인으로 재지정해야 남성, 여성의 의미를 담은 변수로 활용할 수 있다. 일반적으로 이런 변수를 명목변수(nominal variable)이라고 하지만, R에서는 factor (variable)로 부른다. 간혹 요인분석에 익숙한 사용자가 factor와 factor analysis를 헷갈려하는 경우가 있기도 하다.

수치 변수인가? 요인 인가? 변수의 유형에 대한 이해가 필요한 이유는 실용적으로 볼 때, 시각화와 연결된 작업때문이다. 줄여 말하면, 수치 변수로 표현할 수 있는 시각화와 요인으로 표현할 시각화 기법이 다르다고 할 수 있다. 어려운가? 간단히 예를 들면, 히스토그램은 수치 변수의 시각화 기법이다. 그러나, 막대 차트는 요인의 시각화 기법이다. 수치 변수는 더할 수 있고, 요인은 셀 수 있다.

먼저 datasets 패키지에 있는 airquality 데이터셋을 활성화시키자.

https://rcmdr.tistory.com/100

airquality 데이터셋 요약 정보

작업창에는 '다중 변수를 위한 새로운 변수 이름 또는 접미사: <변수와 똑같음>' 이라는 조건입력칸이 있다. 변수 이름을 덮어쓰면서, 바뀐 변수 유형을 기억하기도 하지만, 나는 흔히 _f를 추가한다. 원래의 수치 변수 옆에 _f가 붙어있는 요인을 만들어 그 차이를 기억하는 방식이다.

Linux 사례 (MX 21)

데이터셋 <- with(데이터셋, {요인형변수이름 <- as.factor(수치형변수) })

airquality <- within(airquality, { month.f <- as.factor(Month) })

참고로, 간혹 다음의 오류 지시문 "수준의 숫자 ( ) (이)가 너무 넓습니다"이 아래 알림글에 나올 수 있다. 이것은 요인화로 만들어지는 수준의 갯수가 너무 많다는 의미이다. 그래서 요인 수준 이름을 일일이 넣을 추가 작업창을 R Commander에서 만들 수 없다는 뜻이다. 작업창의 요인 수준에서 "수준 이름 사용하기"를 선택 (기본선택사항)해서 이와 같은 오류 지시문이 나오는 경우, 그 아래에 있는 "숫자 사용하기" 선택을 하면 된다.

아래 출력창에서 airquality 데이터셋의 Month 변수와 month.f 변수를 비교해보자. Month 변수는 수치형 변수로서 최소, 평균, 최대 값을 갖고 있는 반면에, month.f 변수는 5에 31, 7에 31, 9에 30 등의 갯수를 갖고 있다.

Linux 사례 (MX 21)

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?factor  # base 패키지의 factor 도움말 보기

(ff <- factor(substring("statistics", 1:10, 1:10), levels = letters))
as.integer(ff)      # the internal codes
(f. <- factor(ff))  # drops the levels that do not occur
ff[, drop = TRUE]   # the same, more transparently

factor(letters[1:20], labels = "letter")

class(ordered(4:1)) # "ordered", inheriting from "factor"
z <- factor(LETTERS[3:1], ordered = TRUE)
## and "relational" methods work:
stopifnot(sort(z)[c(1,3)] == range(z), min(z) < max(z))


## suppose you want "NA" as a level, and to allow missing values.
(x <- factor(c(1, 2, NA), exclude = NULL))
is.na(x)[2] <- TRUE
x  # [1] 1    <NA> <NA>
is.na(x)
# [1] FALSE  TRUE FALSE

## More rational, since R 3.4.0 :
factor(c(1:2, NA), exclude =  "" ) # keeps <NA> , as
factor(c(1:2, NA), exclude = NULL) # always did
## exclude = <character>
z # ordered levels 'A < B < C'
factor(z, exclude = "C") # does exclude
factor(z, exclude = "B") # ditto

## Now, labels maybe duplicated:
## factor() with duplicated labels allowing to "merge levels"
x <- c("Man", "Male", "Man", "Lady", "Female")
## Map from 4 different values to only two levels:
(xf <- factor(x, levels = c("Male", "Man" , "Lady",   "Female"),
                 labels = c("Male", "Male", "Female", "Female")))
#> [1] Male   Male   Male   Female Female
#> Levels: Male Female

## Using addNA()
Month <- airquality$Month
table(addNA(Month))
table(addNA(Month, ifany = TRUE))