如何使用同一数据框中另一列的分类变量在 R 中的 hclust 中标记树状图的叶子
我想更改树状图叶子的默认标签，以匹配使用 dplyr group_by 和 summarise 生成的数据框中的分类变量列功能。这是数据框的屏幕截图。 
我想使用“m”列变量作为树状图的标签。
这是生成树状图的代码（sfdf_lop 是数据帧）
csfdf_lop <- hclust(dist(sfdf_lop[, -1]), method = "complete")
plot(csfdf_lop)
，输出如下所示： 
如何使用“m”列中的变量来标记叶子，而不是默认编号的叶子？
编辑下面是使用建议代码
tempdf<- as.data.frame(sfdf_lop)
row.names(tempdf)<- tempdf$m
csfdf_lop <- hclust(dist(tempdf[, -1]), method = "complete")
plot(csfdf_lop)
I would like to change the default labels for the leaves of a dendrogram to match a categorical variable column in a dataframe generated using dplyr group_by and summarise functions. This is a screenshot of the dataframe.
I would like to use the 'm' column variables as the labels for the dendrogram.
This is the code to generate the dendrogram (sfdf_lop is the dataframe)
csfdf_lop <- hclust(dist(sfdf_lop[, -1]), method = "complete")
plot(csfdf_lop)
and the output looks like this:
How do I use the variables in the column 'm' to label the leaves, in place of the default numbered leaves?
Edit Below is the result of using the suggested code
tempdf<- as.data.frame(sfdf_lop)
row.names(tempdf)<- tempdf$m
csfdf_lop <- hclust(dist(tempdf[, -1]), method = "complete")
plot(csfdf_lop)
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评论（1）
如果将数据转换为 data.frame 并将 row.names 定义为等于 M 列。
If you convert your data to data.frame and define the row.names to equal column M.