class: title-slide <br> <br> .pull-right[ # Working with Factors ## Dr. Mine Dogucu ] --- class: middle <img src="img/forcats-logo.png" width="30%" style="display: block; margin: auto;" /> Functions have the form `fct_something()` -- Most of the examples in this lecture is from the `forcats` packages documentation. --- ```r glimpse(gss_cat) ``` ``` ## Rows: 21,483 ## Columns: 9 ## $ year <int> 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2… ## $ marital <fct> Never married, Divorced, Widowed, Never married, Divorced, Ma… ## $ age <int> 26, 48, 67, 39, 25, 25, 36, 44, 44, 47, 53, 52, 52, 51, 52, 4… ## $ race <fct> White, White, White, White, White, White, White, White, White… ## $ rincome <fct> $8000 to 9999, $8000 to 9999, Not applicable, Not applicable,… ## $ partyid <fct> "Ind,near rep", "Not str republican", "Independent", "Ind,nea… ## $ relig <fct> Protestant, Protestant, Protestant, Orthodox-christian, None,… ## $ denom <fct> Southern baptist, Baptist-dk which, No denomination, Not appl… ## $ tvhours <int> 12, NA, 2, 4, 1, NA, 3, NA, 0, 3, 2, NA, 1, NA, 1, 7, NA, 3, … ``` --- class:: inverse middle .font75[Collapsing factors] --- ```r str(gss_cat$partyid) ``` ``` ## Factor w/ 10 levels "No answer","Don't know",..: 6 5 7 6 9 10 5 8 9 4 ... ``` --- ```r count(gss_cat, partyid) ``` ``` ## # A tibble: 10 x 2 ## partyid n ## <fct> <int> ## 1 No answer 154 ## 2 Don't know 1 ## 3 Other party 393 ## 4 Strong republican 2314 ## 5 Not str republican 3032 ## 6 Ind,near rep 1791 ## 7 Independent 4119 ## 8 Ind,near dem 2499 ## 9 Not str democrat 3690 ## 10 Strong democrat 3490 ``` --- ```r partyid2 <- fct_collapse(gss_cat$partyid, missing = c("No answer", "Don't know"), other = "Other party", rep = c("Strong republican", "Not str republican"), ind = c("Ind,near rep", "Independent", "Ind,near dem"), dem = c("Not str democrat", "Strong democrat") ) ``` --- ```r partyid2 ``` ``` ## [1] ind rep ind ind dem dem rep ind dem ## [10] rep dem ind dem rep ind dem rep ind ## [19] dem ind ind rep ind ind dem dem dem ## [28] rep dem ind ind dem dem ind ind dem ## [37] ind ind ind rep ind ind dem ind ind ## [46] dem rep ind rep rep rep rep dem rep ## [55] dem ind ind ind dem rep rep rep dem ## [64] ind ind ind rep dem dem ind dem dem ## [73] ind dem dem ind dem dem dem rep dem ## [82] rep dem ind dem dem ind dem ind dem ## [91] rep ind dem ind rep rep ind ind rep ## [100] ind dem rep ind dem dem rep dem dem ## [109] dem ind ind dem dem dem ind dem ind ## [118] ind ind rep dem dem dem ind ind ind ## [127] ind ind dem dem ind ind ind ind ind ## [136] ind dem dem ind dem rep dem dem dem ## [145] rep dem dem ind dem dem ind dem rep ## [154] rep dem ind dem ind rep ind dem ind ## [163] ind ind ind ind rep dem rep dem ind ## [172] rep rep rep ind other dem rep rep rep ## [181] ind ind rep missing dem dem dem dem dem ## [190] dem dem dem dem dem dem dem dem rep ## [199] ind rep dem dem ind rep ind dem ind ## [208] ind dem rep dem rep dem rep ind ind ## [217] ind dem rep dem dem dem ind other ind ## [226] dem other ind rep dem ind dem dem ind ## [235] ind ind rep dem dem ind rep rep rep ## [244] dem rep dem ind dem dem dem ind dem ## [253] rep dem ind rep rep rep rep ind ind ## [262] ind dem rep dem ind ind ind dem other ## [271] other ind dem ind ind dem dem dem dem ## [280] dem rep ind ind ind ind dem ind ind ## [289] dem dem dem dem ind dem rep rep dem ## [298] dem dem dem dem ind ind dem rep ind ## [307] dem other rep ind rep ind ind ind dem ## [316] ind ind dem ind ind dem dem ind rep ## [325] rep ind ind rep dem rep ind ind dem ## [334] dem rep ind ind dem ind other ind ind ## [343] ind ind ind rep ind ind dem rep ind ## [352] ind ind ind dem rep ind rep ind ind ## [361] ind dem dem ind dem ind dem dem rep ## [370] ind dem ind ind other dem ind other dem ## [379] dem ind ind rep rep dem rep rep dem ## [388] dem ind rep dem ind ind ind dem rep ## [397] rep dem ind dem ind ind dem ind dem ## [406] ind ind rep dem rep rep dem rep dem ## [415] ind dem rep ind rep dem ind rep dem ## [424] ind dem dem rep ind dem dem dem ind ## 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10 2000 Married 47 White $25000… Strong… Prot… Sout… 3 ## # … with 21,473 more rows, and 1 more variable: married_divorced <lgl> ``` --- class: inverse middle .font75[Recoding levels] --- ```r places <- factor(c("Irvine", "Los Angeles", "Albany", "New York City")) places ``` ``` ## [1] Irvine Los Angeles Albany New York City ## Levels: Albany Irvine Los Angeles New York City ``` --- ```r fct_recode(places, California = "Irvine", California = "Los Angeles") ``` ``` ## [1] California California Albany New York City ## Levels: Albany California New York City ``` --- ```r fct_recode(places, California = "Irvine", California = "Los Angeles") ``` ``` ## [1] California California Albany New York City ## Levels: Albany California New York City ``` --- ```r fct_recode(places, California = "Irvinnne", California = "Los Angeles") ``` ``` ## Warning: Unknown levels in `f`: Irvinnne ``` ``` ## [1] Irvine California Albany New York City ## Levels: Albany Irvine California New York City ``` --- class: center middle [forcats cheatsheet](https://github.com/rstudio/cheatsheets/raw/master/factors.pdf)