今天这篇介绍数据类型中因子变量的运用在R语言和Python中的实现。
因子变量是数据结构中用于描述分类事物的一类重要变量。其在现实生活中对应着大量具有实际意义的分类事物。
比如年龄段、性别、职位、爱好，星座等。
之所以给其单独列出一个篇幅进行讲解，除了其在数据结构中的特殊地位之外，在数据可视化和数据分析与建模过程中，因子变量往往也承担中描述某一事物重要维度特征的作用，其意义非同寻常，无论是在数据处理过程中还是后期的分析与建模，都不容忽视。
通常意义上，按照其所描述的维度实际意义，因子变量一般又可细分为无序因子（类别之间没有特定顺序，水平相等）和有序因子（类别中间存在某种约定俗成的顺序，如年龄段、职称、学历、体重等）。
在统计学中对变量进行了如下四类划分：定类变量、定序变量、定距变量、定比变量。而其中的定类和定比变量就对应着我们今天将要讲解的因子变量（无序因子和有序因子变量）。
因子变量从信息含量上来看，其要比单纯的定性变量（文本变量）所包含的描述信息多一些，但是又比数值型变量（定距变量和定比变量）所表述的信息含量少一些。
因而原则上来讲，数值型变量可以转换为因子变量，因子变量可以转换为文本型变量，但是以上顺序却是不可逆的（信息含量多的变量可以放弃信息量，转换为信息含量较少的变量类型，但是信息含量较少的变量却无法增加信息含量）。
以下将分别讲解在R语言和Python中如何生成因子变量、如何将数值型变量转换为因子变量、以及如何对因子变量进行重编码。
在R语言中，通常使用factor直接生成因子变量，我们仅需一个向量（原则上可以是文本型、也可以是数字型，但是通常从实际意义上来说，被转换的应该是一个含有多类别的类别型文本变量）。
factor(x, levels,labels=levels,ordered=)
以上参数中，x即是我们将要转换的变量，levels是将要设定的因子水平（可选参数，省略则自动以向量中的不重复对象为因子水平），labels作为因子标签（可选参数，与前述因子水平对应，若设置，则打印时显示的是对应因子标签，省略则同因子水平一样，使用向量中不重复值【即类别】作为标签），ordered是逻辑参数，设定是否对因子水平排序。
vector
myfactor
通常来说，factor函数中，levels一般不用设置，函数会自动判断向量内有几个水平，但是倘若要生成有序因子的话，默认会根据字母顺序排列，如果自然顺序与目标有序因子顺序不一致，则一定要指定levels，labels则视具体需求而定，如果本身就是文本类别的话，一般无需设定标签。
如果是问卷类数据，而且编码为数值，则一定要通过labels标签的设定来还原每一个编码的真实意义。
factor(vector,labels=c("AAA","BBB","CCC","DDD","EEE"),ordered=TRUE)
因子变量与文本变量数值变量之间的互转则通过as.character()或者as.numeric()函数来实现。
library(dplyr)
as.character(as.factor(1:10))%>%str()
as.numeric(as.factor(1:10))%>%str()
R语言中的因子变量重编码
如果你有一个度量指标，需要将其转换为分段的因子变量，则可以通过cut函数来实现这种转换。
scale
cut(x,breaks,labels=NULL,include.lowest=FALSE,right=TRUE,ordered=)
cut函数参数如上，接受一个数值型向量，breaks接受一个数值向量（标识分割点）或者单个数值（分割 数目）。
right是逻辑参数，设定分割带是左开右闭或者左闭右开。（默认左开右闭）。
include.lowest则根据right的设定，决定是否应该包含端点值（如果right为TRUE，左开右闭区间，则包含最小值，如果right为FALSE，左闭右开区间则包含最大值）,默认为FALSE。
ordered则设定是否对因子水平进行排序。
(factor1
另一种分割场景是使用分位数函数进行分割，
qa
(cut(scale,breaks=qa,labels=c("0%~20%","20%~40%","40%~60%","60%~80%","80%~100%"),include.lowest=TRUE,ordered=TRUE))
以上分割方法在是较为常用的因子变量转换方法，当然你可以使用if函数进行类似分割，但是相比较来讲，使用cut函数进行分割要高效很多。
Python
在Python中，Pandas库包含了处理因子变量的一整套完整语法函数。
import pandas as pd
import numpy as np
import string
在pandas中的官方在线文档中，给出了pandas因子变量的详细论述，并在适当位置与R语言进行了对比描述。
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/categorical.html#working-with-categories
当利用pandas生成序列时，可以在序列函数内的dtype参数设定因子变量类型。
s = pd.Series(["A","B","C","D","E"], dtype="category")
生成数据框时，也可以直接生成因子变量。
df = pd.DataFrame({"A":["a","b","c","a"]})
df["B"] = df["A"].astype('category')
除了直接在生成序列或者数据框时生成因子变量之外，也可以通过一个特殊的函数pd.Categorical来完成在序列和数据框中创建因子变量。
s = pd.Series(pd.Categorical(["a","b","c","a"], categories=["a","b","c"],ordered=False))
df = pd.DataFrame({"A":["a","b","c","a"]})
df["B"] =pd.Series(pd.Categorical(["a","b","c","a"], categories=["a","b","c"],ordered=False))
因子顺序的添加可以通过设定序列或者数框框列的.astype来进行详细的操作。
s = pd.Series(["a","b","c","a"])
s_cat = s.astype("category", categories=["a","b","c"], ordered=True)
无论是序列中还是数据框中的因子变量生成之后，都可以通过以下属性查看其具体的类型、因子类别、以及是否含有顺序。
s_cat.dtypes
s_cat.cat.categories
s_cat.cat.ordered
一种比较迂回的方法是，先生成普通序列，然后通过设定序列类型完成因子变量的转化。而想要舍弃因子变量，还原成普通的文本序列，则同样只需再其astype中进行格式设定。
s = pd.Series(["a","b","c","a"])
s2 = s.astype('category',categories=["a","b","c"],ordered=True)
s2.astype(str)
最后讲一下，如何在数据框中分割数值型变量为因子变量，pandas的数据框也有与R语言同名的函数——cut。
df = pd.DataFrame({'value': np.random.randint(0, 100, 20)})
labels = [ "{0} - {1}".format(i, i + 9) for i in range(0,100,10) ]
df['group'] = pd.cut(df.value, range(0, 105, 10), right=False, labels=labels)
pd.cut(x, bins, right=, labels=,include_lowest=False)#df.value代表待风格的变量，第二项是bins可以是一个列表（作为分割点），也可以是一个整数（作为分割带箱数），right控制带宽是左开右闭还是左闭右开，labels设定输出显示标签，include_lowest=控制是否包含边界点（以上参数可以类比R语言中的cut函数）。
最后做一个小总结：
关于因子变量在R语言和Python中涉及到的操作函数;
R语言：
创建因子变量：
factor
转换因子变量：
as.factor
as.numeric(as.character)
分割因子变量：
cut函数
Python:
创建因子变量：
pd.Categorical(categories=,ordered=)
pd.Series(dtype="category")
转换因子变量：
df.astype('category',categories,ordered)
分割因子变量：
df.cut(df.value,breaks=,right=,labels)
左手用R右手Python系列(I): 字符串格式化输出
左手用R右手Python系列(II): 数据合并与追加
左手用R右手Python系列(III): 数据塑型与长宽转换
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