R中有序因子和无序因子有什么区别？

要了解差异有序因子和无序因子，最好通过使用带有TRUE和FALSE选项的有序参数来创建因子向量来理解它们。例如，如果我们有一个向量x，那么它可以作为factor（x，ordered = TRUE）和factor（x，ordered = FALSE）有序或无序。

例1

x1<−factor(rep(LETTERS[1:5],4),ordered=TRUE)
x1

输出结果

[1] A B C D E A B C D E A B C D E A B C D E
Levels: A < B < C < D < E

示例

x1<−factor(rep(LETTERS[1:5],4),ordered=FALSE)
x1

输出结果

[1] A B C D E A B C D E A B C D E A B C D E
Levels: A B C D E

例2

x2<−factor(rep(letters[1:20],5),ordered=TRUE)
x2

输出结果

[1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q
[38] r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n
[75] o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t
20 Levels: a < b < c < d < e < f < g < h < i < j < k < l < m < n < o < ... < t

示例

x2<−factor(rep(letters[1:20],5),ordered=FALSE)
x2

输出结果

[1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q
[38] r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n
[75] o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t
Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t

例子3

x3<−factor(rep(c("Albania","Russia","Belarus"),20),ordered=TRUE)
x3

输出结果

[1] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[10] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[19] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[28] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[37] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[46] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[55] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
Levels: Albania < Belarus < Russia

示例

x3<−factor(rep(c("Albania","Russia","Belarus"),20),ordered=FALSE)
x3

输出结果

[1] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[10] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[19] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[28] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[37] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[46] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
[55] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus
Levels: Albania Belarus Russia

例子4

x4<−factor(rep(c("A5","A1","A3","A4","A9","A5","A6"),20),ordered=TRUE)
x4

输出结果

[1] A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4
[1] A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4
[26] A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5
[51] A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9
[76] A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1
[101] A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5
[126] A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6
Levels: A1 < A3 lt; A4 lt; A5 lt; A6 lt; A9

示例

x4<−factor(rep(c("A5","A1","A3","A4","A9","A5","A6"),20),ordered=FALSE)
x4

输出结果

[1] A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4
[26] A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5
[51] A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9
[76] A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1
[101] A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5
[126] A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6
Levels: A1 A3 A4 A5 A6 A9

范例5

x5<−factor(rep(c("India75","USA15","China4","Chile78","France9","Croatia5","Sudan61"),20),ordered=TRUE)
x5

输出结果

[1] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75
[9] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15
[17] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4
[25] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78
[33] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9
[41] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5
[49] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61
[57] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75
[65] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15
[73] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4
[81] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78
[89] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9
[97] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5
[105] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61
[113] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75
[121] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15
[129] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4
[137] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61
7 Levels: Chile78 < China4 < Croatia5 < France9 < India75 < ... < USA15

示例

x5<−factor(rep(c("India75","USA15","China4","Chile78","France9","Croatia5","Sudan61"),20),ordered=FALSE)
x5

输出结果

[1] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75
[9] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15
[17] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4
[25] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78
[33] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9
[41] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5
[49] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61
[57] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75
[65] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15
[73] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4
[81] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78
[89] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9
[97] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5
[105] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61
[113] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75
[121] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15
[129] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4
[137] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61
Levels: Chile78 China4 Croatia5 France9 India75 Sudan61 USA15