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What is the difference between ordered factors and unordered factors in R?
To understand the difference ordered factors and unordered factors, it is better to understand them by creating the factor vectors by using ordered argument with TRUE and FALSE options. For example, if we have a vector x then it can be ordered or unordered as factor(x,ordered=TRUE) and factor(x,ordered=FALSE).
Example1
x1<−factor(rep(LETTERS[1:5],4),ordered=TRUE) x1
Output
[1] A B C D E A B C D E A B C D E A B C D E Levels: A < B < C < D < E
Example
x1<−factor(rep(LETTERS[1:5],4),ordered=FALSE) x1
Output
[1] A B C D E A B C D E A B C D E A B C D E Levels: A B C D E
Example2
x2<−factor(rep(letters[1:20],5),ordered=TRUE) x2
Output
[1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q [38] r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n [75] o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t 20 Levels: a < b < c < d < e < f < g < h < i < j < k < l < m < n < o < ... < t
Example
x2<−factor(rep(letters[1:20],5),ordered=FALSE) x2
Output
[1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q [38] r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n [75] o p q r s t a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t
Example3
x3<−factor(rep(c("Albania","Russia","Belarus"),20),ordered=TRUE)
x3Output
[1] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [10] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [19] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [28] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [37] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [46] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [55] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Levels: Albania < Belarus < Russia
Example
x3<−factor(rep(c("Albania","Russia","Belarus"),20),ordered=FALSE)
x3Output
[1] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [10] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [19] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [28] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [37] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [46] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus [55] Albania Russia Belarus Albania Russia Belarus Levels: Albania Belarus Russia
Example4
x4<−factor(rep(c("A5","A1","A3","A4","A9","A5","A6"),20),ordered=TRUE)
x4Output
[1] A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 [1] A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 [26] A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 [51] A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 [76] A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 [101] A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 [126] A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 Levels: A1 < A3 lt; A4 lt; A5 lt; A6 lt; A9
Example
x4<−factor(rep(c("A5","A1","A3","A4","A9","A5","A6"),20),ordered=FALSE)
x4Output
[1] A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 [26] A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 [51] A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 [76] A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 [101] A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 [126] A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 A5 A1 A3 A4 A9 A5 A6 Levels: A1 A3 A4 A5 A6 A9
Example5
x5<−factor(rep(c("India75","USA15","China4","Chile78","France9","Croatia5","Sudan61"),20),ordered=TRUE)
x5Output
[1] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [9] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [17] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [25] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 [33] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 [41] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 [49] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 [57] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [65] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [73] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [81] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 [89] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 [97] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 [105] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 [113] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [121] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [129] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [137] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 7 Levels: Chile78 < China4 < Croatia5 < France9 < India75 < ... < USA15
Example
x5<−factor(rep(c("India75","USA15","China4","Chile78","France9","Croatia5","Sudan61"),20),ordered=FALSE)
x5Output
[1] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [9] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [17] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [25] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 [33] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 [41] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 [49] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 [57] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [65] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [73] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [81] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 [89] France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 [97] Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 [105] Sudan61 India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 [113] India75 USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 [121] USA15 China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 [129] China4 Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 India75 USA15 China4 [137] Chile78 France9 Croatia5 Sudan61 Levels: Chile78 China4 Croatia5 France9 India75 Sudan61 USA15
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