Working with Factors
Dr. Mine Dogucu
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Functions have the form fct_something()
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Functions have the form fct_something()
Most of the examples in this lecture is from the forcats packages documentation.
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glimpse(gss_cat)## Rows: 21,483## Columns: 9## $ year <int> 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 20…## $ marital <fct> Never married, Divorced, Widowed, Never married, Divorced, Mar…## $ age <int> 26, 48, 67, 39, 25, 25, 36, 44, 44, 47, 53, 52, 52, 51, 52, 40…## $ race <fct> White, White, White, White, White, White, White, White, White,…## $ rincome <fct> $8000 to 9999, $8000 to 9999, Not applicable, Not applicable, …## $ partyid <fct> "Ind,near rep", "Not str republican", "Independent", "Ind,near…## $ relig <fct> Protestant, Protestant, Protestant, Orthodox-christian, None, …## $ denom <fct> "Southern baptist", "Baptist-dk which", "No denomination", "No…## $ tvhours <int> 12, NA, 2, 4, 1, NA, 3, NA, 0, 3, 2, NA, 1, NA, 1, 7, NA, 3, 3…4 / 24
Collapsing factors
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str(gss_cat$partyid)## Factor w/ 10 levels "No answer","Don't know",..: 6 5 7 6 9 10 5 8 9 4 ...6 / 24
count(gss_cat, partyid)## # A tibble: 10 x 2## partyid n## <fct> <int>## 1 No answer 154## 2 Don't know 1## 3 Other party 393## 4 Strong republican 2314## 5 Not str republican 3032## 6 Ind,near rep 1791## 7 Independent 4119## 8 Ind,near dem 2499## 9 Not str democrat 3690## 10 Strong democrat 34907 / 24
partyid2 <- fct_collapse(gss_cat$partyid, missing = c("No answer", "Don't know"), other = "Other party", rep = c("Strong republican", "Not str republican"), ind = c("Ind,near rep", "Independent", "Ind,near dem"), dem = c("Not str democrat", "Strong democrat"))8 / 24
partyid2## [1] ind rep ind ind dem dem rep ind dem ## [10] rep dem ind dem rep ind dem rep ind ## [19] dem ind ind rep ind ind dem dem dem ## [28] rep dem ind ind dem dem ind ind dem ## [37] ind ind ind rep ind ind dem ind ind ## [46] dem rep ind rep rep rep rep dem rep ## [55] dem ind ind ind dem rep rep rep dem ## [64] ind ind ind rep dem dem ind dem dem ## [73] ind dem dem ind dem dem dem rep dem ## [82] rep dem ind dem dem ind dem ind dem ## [91] rep ind dem ind rep rep ind ind rep ## [100] ind dem rep ind dem dem rep dem dem ## [109] dem ind ind dem dem dem ind dem ind ## [118] ind ind rep dem dem dem ind ind ind ## [127] ind ind dem dem ind ind ind ind ind ## [136] ind dem dem ind dem rep dem dem dem ## [145] rep dem dem ind dem dem ind dem rep ## [154] rep dem ind dem ind rep ind dem ind ## [163] ind ind ind ind rep dem rep dem ind ## [172] rep rep rep ind other dem rep rep rep ## [181] ind ind rep missing dem dem dem dem dem ## [190] dem dem dem dem dem dem dem dem rep ## [199] ind rep dem dem ind rep ind dem ind ## 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Dropping levels
11 / 24
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year <- factor(c("sophomore", "sophomore", "first-year", "sophomore"), levels = c("first-year", "sophomore", "junior", "senior"))year## [1] sophomore sophomore first-year sophomore ## Levels: first-year sophomore junior seniorfct_drop(year)## [1] sophomore sophomore first-year sophomore ## Levels: first-year sophomore13 / 24
year <- factor(c("sophomore", "sophomore", "first-year", "sophomore"), levels = c("first-year", "sophomore", "junior", "senior"))year## [1] sophomore sophomore first-year sophomore ## Levels: first-year sophomore junior seniorfct_drop(year)## [1] sophomore sophomore first-year sophomore ## Levels: first-year sophomorefct_drop(year, only = "senior")## [1] sophomore sophomore first-year sophomore ## Levels: first-year sophomore junior14 / 24
Matching
15 / 24
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We can use these functions along with other data wrangling functions.
gss_cat %>% mutate(married_divorced = fct_match(marital, c("Married", "Divorced")))## # A tibble: 21,483 x 10## year marital age race rincome partyid relig denom tvhours## <int> <fct> <int> <fct> <fct> <fct> <fct> <fct> <int>## 1 2000 Never ma… 26 White $8000 to … Ind,near r… Protesta… Souther… 12## 2 2000 Divorced 48 White $8000 to … Not str re… Protesta… Baptist… NA## 3 2000 Widowed 67 White Not appli… Independent Protesta… No deno… 2## 4 2000 Never ma… 39 White Not appli… Ind,near r… Orthodox… Not app… 4## 5 2000 Divorced 25 White Not appli… Not str de… None Not app… 1## 6 2000 Married 25 White $20000 - … Strong dem… Protesta… Souther… NA## 7 2000 Never ma… 36 White $25000 or… Not str re… Christian Not app… 3## 8 2000 Divorced 44 White $7000 to … Ind,near d… Protesta… Luthera… NA## 9 2000 Married 44 White $25000 or… Not str de… Protesta… Other 0## 10 2000 Married 47 White $25000 or… Strong rep… Protesta… Souther… 3## # … with 21,473 more rows, and 1 more variable: married_divorced <lgl>18 / 24
Recoding levels
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places <- factor(c("Irvine", "Los Angeles", "Albany", "New York City"))places## [1] Irvine Los Angeles Albany New York City## Levels: Albany Irvine Los Angeles New York City20 / 24
fct_recode(places, California = "Irvine", California = "Los Angeles")## [1] California California Albany New York City## Levels: Albany California New York City21 / 24
fct_recode(places, California = "Irvine", California = "Los Angeles")## [1] California California Albany New York City## Levels: Albany California New York City22 / 24
fct_recode(places, California = "Irvinnne", California = "Los Angeles")## Warning: Unknown levels in `f`: Irvinnne## [1] Irvine California Albany New York City## Levels: Albany Irvine California New York City23 / 24
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