Réorganiser des facteurs

Données catégorielles dans le tidyverse

Emily Robinson

Data Scientist

Un diagramme à barres avec la réponse sur l'axe x, le nombre sur l'axe y, et le titre « À quelle fréquence utilisez-vous le NLP au travail ? ». Les barres, de gauche à droite : la plupart du temps, souvent, rarement, parfois.

Graphique corrigé

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

Le même diagramme à barres qu'avant, maintenant ordonné, de gauche à droite : rarement, parfois, souvent, la plupart du temps.

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"

Arguments supplémentaires

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"

Passons à la pratique !

Données catégorielles dans le tidyverse