一.介紹

  類比：性別：男、女

             年紀：一年級、二年級、三年級

二.基本語法

  factor(x=character(),levels,labels=levels,exclude=NA,order=is.ordered(x),nmax=NA)

  levels：用來指定因子可能的水平（預設值是向量x中互異的值）

  labels：用來指定水平的名字

  exclude：表示從向量x中剔除的水平值

 1)

      因子為 A B C

 2）

   指定因子是 A B，C的地方顯示空，因子只有A B

 3）

      指定因子代表的名字

 4）

      剔除某一因子

三.建立因子

 colour<-c('G','G','R','Y','Y','R')

  col<-factor(colour)

   colour是字串型別，col是因子型別

 col<-factor(colour,labels = c('green','red','yellow'))

 指定因子名字

  as.vector  轉化為向量

ps：

當調換因子型資料的取值水平（levels）或字元標籤（labels）時，所得向量取值發生相應變化，即levels與labels有對應關係成立，但當不對levels或labels進行設定時，各個字元的數字程式碼則按照字母表順序從1開始依此取值，如：

   因子型資料不可進行數值運算

   轉換為數值型資料後可參與運算

四.有序因子

  1.ordered（）

  2.cut（）函式

   分組後，每個數值以組的形式出現

五.常用函式

 tapply（）

  根據gender分組求age的平均值