R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。
R 语言创建因子使用** factor() **函数，向量作为输入参数。
factor() 函数语法格式：
参数说明：
以下实例把字符型向量转换成因子：
我们可以看到输出sex的时候，除了显示字符串的内容以外，这里还有一行levels，证明sex有两个level（类别），female和male。这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。以下实例设置因子水平为levels=c("male","female")：
你会发现现在levels的顺序就按照你设置的来显示了。
我们还能够设置显示的标签
可以看到虽然最初我们构建的向量里面包含的是male和female，最后因子却变成了man和woman。关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。
R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。绘制boxplot的时候，我们也可以根据因子来将数据分成两组。更多的实例可以参考下面的视频讲解
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【R语言】R中的因子（factor）
1、定义五个向量w1、w2、w3、w4和w5，它们分别为数值型和字符型。
2、定义因子col，然后利用factor函数给col赋值，展示col的元素内容。
3、定义因子nol，然后使用factor函数将w1赋值给nol，排序为TRUE。
4、向量w5是字符构成的，利用str()函数展示w5字符内容，显示chr。
5、分别将w1、w2、w3、w4和w5作为数据帧的元素，赋值给num。
6、利用summary函数获取w4元素的基本情况，平均值、最大值、最小值。
你的文件是file.csv>data<-read.csv("file.csv",header=T)
比如说第2列是性别 1是男 0是女
那么你可以强制转换，也可以用函数
>sex<-factor(data[,2]) 或者 >sex<-as.factor(data[,2])
如此sex就变成了因子型的
你可以把0，1改成female ，male
>levels(sex)<-c("female","male")
最后带回去
>data[,2]<-sex
