Rで解析:不要な水準を取り除く「droplevels」コマンド

Rの解析に役に立つ記事
スポンサーリンク

factor classで不要な水準(Levels)が残っていると、図の描写などで余計なラベルが表示され邪魔な場合があります。そんな時には「droplevels」コマンドを使用してみてはいかがでしょうか。

実行コマンドはR version 4.2.2で確認しています。

スポンサーリンク

実行コマンド

詳細はコメント、コマンドのヘルプを確認してください。

#因子の作成
TestFactor <- factor(1:24, labels = LETTERS[1:24])
TestFactor
[1] A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X
Levels: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X

#例えば10:20の位置を抽出
GetFactor <- TestFactor[10:20]
GetFactor
[1] 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 U V W X

#水準(Levels)はそのまま,何かと不便な場合があります
#例えばプロット,余計なx軸ラベルが残ります
#そのままプロット
plot(GetFactor)

#不要な水準(Levels)を取り除く:droplevelsコマンド
plot(droplevels(GetFactor))

出力結果

・そのままプロット

origin

・droplevelsコマンド

droplevels

少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

Amazon audibleの登録の紹介

プライム会員限定で2024年7月22日まで3か月無料体験キャンペーン開催中です。無料体験後は月額1,500円で聞き放題です。なお、聞き放題対象外の本はAudible会員であれば非会員価格の30%引きで購入することが可能です。

Amazon audibleはプロのナレーターが朗読した本をアプリで聞くことができるサービスで、オフライン再生も可能です。通勤や作業のお供にAmazon audibleのご登録はいかがでしょうか。

・AmazonのAudible

https://amzn.to/3L4FI5o

タイトルとURLをコピーしました