Zmiana kolejności poziomów czynnika

Dane kategoryczne w Tidyverse

Emily Robinson

Data Scientist

Wykres słupkowy z odpowiedzią na osi x, liczbą na osi y i tytułem "jak często używa Pan/Pani NLP w pracy?". Słupki od lewej do prawej: przez większość czasu, często, rzadko i czasem.

Poprawiony wykres

ggplot(aes(nlp_frequency, 
            x = fct_relevel(response, 
            "Rarely", "Sometimes", "Often", "Most of the time"))) + 
        geom_bar()

Ten sam wykres słupkowy co poprzednio, teraz uporządkowany od lewej do prawej: rzadko, czasem, często, przez większość czasu.

fct_reorder()

nlp_frequency %>%
    pull(response) %>%
    levels()

[1] "Most of the time" "Often" "Rarely" "Sometimes"

nlp_frequency %>%
    mutate(response = fct_relevel(response, 
            "Often", "Most of the time")) %>%
    pull(response) %>%
    levels()

[1] "Often" "Most of the time" "Rarely" "Sometimes"

Dodatkowe argumenty

nlp_frequency %>%
    mutate(response = fct_relevel(response, 
            "Often", "Most of the time", after = 2)) %>%
            pull(response) %>%
            levels()

nlp_frequency %>%
    mutate(response = fct_relevel(response, 
            "Often", "Most of the time", after = Inf) %>%
    pull(response) %>%
    levels()

[1] "Rarely" "Sometimes" "Often" "Most of the time"

Czas na ćwiczenia!

Dane kategoryczne w Tidyverse