分类变量处理 - forcats

• 排序（改变绘图或分析的顺序）

• 重命名（让类别标签更直观）

• 合并（减少稀有类别）

• 删除（去掉未使用的 levels）

• 重新编码（方便分析与可视化）

📦 核心函数速查表

✨ 详细使用场景与示例

1️⃣ 创建分类变量

fct_inorder() 会根据数据首次出现的顺序来设定 levels，非常适合保留原始顺序绘图。

2️⃣ 重排序水平

重排序对 ggplot2 特别重要，可直接影响 x 轴或 y 轴类别的排列。

3️⃣ 按频率排序（常用于绘图）

频率高的类别会排在前面，绘制条形图时非常直观。

4️⃣ 聚合低频类别

n 可以指定保留的类别数量，或者用 prop 保留占比。

5️⃣ 删除未使用的 levels

清理数据后很实用，避免无意义的空类别干扰分析。

6️⃣ 重命名 & 合并组别

fct_recode() 适合简单重命名，fct_collapse() 则适合大规模合并。

💡 总结

• forcats 让因子处理更直观、可读性高、代码更短。

• 与 dplyr 和 ggplot2 配合时，特别适合用在 mutate() 或绘图的美学映射中。

• 如果你在做分类变量的整理、排序、清理、合并，forcats 是必备工具。