在回答另一個問題時，@ Marek發布了以下解決方案：https ://stackoverflow.com/a/10432263/636656dat <- structure(list(product = c(11L, 11L, 9L, 9L, 6L, 1L, 11L, 5L, 7L, 11L, 5L, 11L, 4L, 3L, 10L, 7L, 10L, 5L, 9L, 8L)), .Names = "product", row.names = c(NA, -20L), class = "data.frame")`levels<-`( factor(dat$product), list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12) )產生的輸出： [1] Generic Generic Bayer Bayer Advil Tylenol Generic Advil Bayer Generic Advil Generic Advil Tylenol[15] Generic Bayer Generic Advil Bayer Bayer 這只是矢量的打印輸出，因此要存儲它，您可能會更加困惑：res <- `levels<-`( factor(dat$product), list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12) )顯然，這是對level函數的某種調用，但是我不知道在這里正在做什么。這種巫術的術語是什么，我如何在這方面增加我的魔法能力？
3 回答
瀟瀟雨雨
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這里的答案是好的，但是它們缺少重要的一點。讓我嘗試描述一下。
R是一種功能語言，不喜歡對其對象進行突變。但是它確實允許使用替換函數進行賦值語句：
levels(x) <- y
相當于
x <- `levels<-`(x, y)
訣竅是，這種重寫是由<-; 完成的。它不是由levels<-。levels<-只是一個接受輸入并給出輸出的常規函數；它不會改變任何東西。
結果之一是，根據上述規則，<-必須是遞歸的：
levels(factor(x)) <- y
是
factor(x) <- `levels<-`(factor(x), y)
是
x <- `factor<-`(x, `levels<-`(factor(x), y))
這種純功能的轉換（直到最后，發生賦值）等同于一種命令式語言中的賦值，這是一種美麗。如果我沒記錯的話，這種用功能語言構造的鏡頭稱為鏡頭。
但是，一旦您定義了諸如的替換函數levels<-，您將獲得另一個意想不到的意外收獲：您不僅具有進行分配的能力，還擁有一個方便的函數，該函數吸收了一個因數，并給出了另一個具有不同級別的因數。確實沒有任何“分配”！
因此，您所描述的代碼只是利用的另一種解釋levels<-。我承認這個名稱levels<-有點令人困惑，因為它暗示了一項任務，但是事實并非如此。該代碼只是建立了一種管道：
從...開始 dat$product
將其轉換為因子
改變水平
存放在 res
我個人認為代碼行很漂亮;）
慕虎7371278
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沒有法寶，這就是（子）分配功能的定義方式。 levels<-有所不同，因為它是（子）分配因子屬性而不是元素本身的原始函數。有很多此類函數的示例：
`<-` # assignment
`[<-` # sub-assignment
`[<-.data.frame` # sub-assignment data.frame method
`dimnames<-` # change dimname attribute
`attributes<-` # change any attributes
其他二進制運算符也可以這樣調用：
`+`(1,2) # 3
`-`(1,2) # -1
`*`(1,2) # 2
`/`(1,2) # 0.5
既然您知道了，類似這樣的事情應該真的讓您大吃一驚：
Data <- data.frame(x=1:10, y=10:1)
names(Data)[1] <- "HI" # How does that work?!? Magic! ;-)
紅顏莎娜
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之所以說是“魔術”，是因為“賦值”表格必須具有實際變量才能使用。而且factor(dat$product)沒有分配任何東西。
# This works since its done in several steps
x <- factor(dat$product)
levels(x) <- list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12)
x
# This doesn't work although it's the "same" thing:
levels(factor(dat$product)) <- list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12)
# Error: could not find function "factor<-"
# and this is the magic work-around that does work
`levels<-`(
factor(dat$product),
list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12)
)
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