Преобразовать в коэффициент и затем отобразить в произвольном порядке на графике - PullRequest
0 голосов
/ 04 марта 2020

У меня есть символьный столбец в следующем фрейме данных. Я хотел бы изменить его на коэффициент таким образом, чтобы при использовании ggplot для отображения результатов метки на моей оси x располагались в определенном порядке c:

  df <-  structure(list(Level = c("1", "1", "1", "1", "1", "2", "1", "1"
), Variable = c("lskill_wc", "Grande_Estab", "lskill_wc", "lskill_bc", 
"hskill_wc", "balcadv", "hskill_bc", "Vinculos_Micro"), estimate = c(0.154462929180099, 
-0.00565989816383741, 0.127039272664461, 0.244657086455149, 0.153358091697942, 
-0.00769107968294057, -0.00592547333520778, 0.138216262540319
)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, 
-8L))

Я хочу изменить первые два столбца с коэффициентами, перекодируйте их и измените их порядок:

  Level Correspondence
  <chr> <chr>         
1 1     A         
2 2     B    

  Variable       Correspondence         
  <chr>          <chr>                  
1 lskill_wc      Low skill white collar     
2 lskill_bc      Low skill blue collar  
3 hskill_bc      High skill white collar
4 Grande_Estab   Large firm                       
5 Vinculos_Micro Employment
6 balcadv        Comp. Adv

Порядок, отображаемый на графике, будет обозначаться метками, указанными в каждом столбце Correspondence.

1 Ответ

1 голос
/ 04 марта 2020

Поскольку вы полностью изменили вопрос, мой первоначальный ответ стал недействительным. Я был вынужден изменить его, чтобы избежать привлечения отрицательных голосов.

Вероятно, лучше задать новый вопрос в этой ситуации.

Ответ находится в том же формате, что и оригинал; Вы, кажется, просто запутались в своих факторных уровнях. Ваш список требуемого упорядочения факторов на самом деле пропускает одно - «Высококвалифицированный рабочий»

labels <- c( "Comp. Adv", "Large firm", "High skill blue collar worker", 
             "High skill white collar worker", "Low skill blue collar worker",
             "Low skill white collar worker", "Employment")
df$label <- as.factor(df$Variable)
levels(df$label) <- labels
df$label <- factor(df$label, labels[c(6, 5, 4, 3, 2, 7, 1)])
df
#> # A tibble: 8 x 4
#>   Level Variable       estimate label                         
#>   <chr> <chr>             <dbl> <fct>                         
#> 1 1     lskill_wc       0.154   Low skill white collar worker 
#> 2 1     Grande_Estab   -0.00566 Large firm                    
#> 3 1     lskill_wc       0.127   Low skill white collar worker 
#> 4 1     lskill_bc       0.245   Low skill blue collar worker  
#> 5 1     hskill_wc       0.153   High skill white collar worker
#> 6 2     balcadv        -0.00769 Comp. Adv                     
#> 7 1     hskill_bc      -0.00593 High skill blue collar worker 
#> 8 1     Vinculos_Micro  0.138   Employment  

levels(df$label)
#> [1] "Low skill white collar worker"  "Low skill blue collar worker"  
#> [3] "High skill white collar worker" "High skill blue collar worker" 
#> [5] "Large firm"                     "Employment"                    
#> [7] "Comp. Adv"

Создан в 2020-03-04 пакетом представлений (v0 .3.0)

...