Reordonarea factorilor

Date categoriale în Tidyverse

Emily Robinson

Data Scientist

Un grafic cu bare cu răspunsul pe axa x, numărul pe axa y și titlul „Cât de des folosiți NLP la locul de muncă?" Barele, de la stânga la dreapta, sunt: cel mai adesea, des, rar și uneori.

Grafic corectat

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

Același grafic cu bare ca înainte, acum ordonat, de la stânga la dreapta: rar, uneori, des, cel mai adesea.

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"

Argumente suplimentare

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"

Să exersăm!

Date categoriale în Tidyverse