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我正在运行我的数据摘要，当我做摘要（sn $ Gender）时，我得到：

长度：202（我有202条回复）类别：字符模式：字符

它应该说女99和男103.任何想法为什么会发生这种情况？

r summary

1 回答

  • 1

    原因是基于 methods for summary 以及调用哪个方法 .

    methods('summary')
#[1] summary.aov                    summary.aovlist*               summary.aspell*               
#[4] summary.check_packages_in_dir* summary.connection             summary.data.frame            
#[7] summary.Date                   summary.default                summary.ecdf*                 
#[10] summary.factor                 summary.glm                    summary.infl*                 
#[13] summary.lm                     summary.loess*                 summary.manova                
#[16] summary.matrix                 summary.mlm*                   summary.nls*                  
#[19] summary.packageStatus*         summary.PDF_Dictionary*        summary.PDF_Stream*           
#[22] summary.POSIXct                summary.POSIXlt                summary.ppr*                  
#[25] summary.prcomp*                summary.princomp*              summary.proc_time             
#[28] summary.srcfile                summary.srcref                 summary.stepfun               
#[31] summary.stl*                   summary.table                  summary.tukeysmooth*

    通常在 factor 类上调用 summary.factor ，但如果它是 character ，则调用 summary.default 并根据 summary.default 中的条件调用

    if (is.factor(object)) 
    return(summary.factor(object, ...))
 .
 .
 .

 else if (is.recursive(object) && !is.language(object) && 
       (n <- length(object))) {
     sumry <- array("", c(n, 3L), list(names(object), c("Length", 
         "Class", "Mode")))
 .
 .

  else c(Length = length(object), Class = class(object), Mode = mode(object))
 .
 .

    它返回'Length'，'Class'和'Mode' .

    一种选择是将列专门转换为 factor 然后使用 summary 或调用 summary.factor

    class(sn$Gender)
#[1] "character"

summary(sn$Gender)
#Length     Class      Mode 
#  202 character character 


summary.factor(sn$Gender)
# female   male 
#   93    109

    但是，我们可以避免这种混乱并使用 table(sn$Gender)

    数据

    set.seed(24)
sn <- data.frame(Gender = sample(c('male', 'female'), 202, 
                      replace = TRUE), stringsAsFactors = FALSE)
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