我有一个包含因子的数据帧。当我使用子集或其他索引函数创建这个数据帧的子集时，就创建了一个新的数据帧。然而，因子变量保留其所有原始水平，即使它们不存在于新的数据框架中。
这在绘制面图或使用依赖于因子级别的函数时会导致问题。
在新的数据框架中从一个因子中移除级别最简洁的方法是什么?
这里有一个例子:
df <- data.frame(letters=letters[1:5],
numbers=seq(1:5))
levels(df$letters)
## [1] "a" "b" "c" "d" "e"
subdf <- subset(df, numbers <= 3)
## letters numbers
## 1 a 1
## 2 b 2
## 3 c 3
# all levels are still there!
levels(subdf$letters)
## [1] "a" "b" "c" "d" "e"
这是一个已知的问题，您的示例所在的gdata包中的drop.levels()提供了一个可能的补救措施
> drop.levels(subdf)
letters numbers
1 a 1
2 b 2
3 c 3
> levels(drop.levels(subdf)$letters)
[1] "a" "b" "c"
在Hmisc包中还有一个dropUnusedLevels函数。但是，它只能通过修改子集操作符[来工作，在这里不适用。
因此，基于每列的直接方法是简单的As .factor(As .character(data)):
> levels(subdf$letters)
[1] "a" "b" "c" "d" "e"
> subdf$letters <- as.factor(as.character(subdf$letters))
> levels(subdf$letters)
[1] "a" "b" "c"
这是令人讨厌的。我通常是这样做的，以避免加载其他包:
levels(subdf$letters)<-c("a","b","c",NA,NA)
这就得到了:
> subdf$letters
[1] a b c
Levels: a b c
注意，新级别将取代旧级别中占据其索引的任何内容(subdf$letters)，因此如下所示:
levels(subdf$letters)<-c(NA,"a","c",NA,"b")
不能工作。
当你有很多关卡时，这显然不太理想，但对于少数关卡来说，这是快速而简单的。
你所要做的就是在子集设置后再次应用factor()到你的变量:
> subdf$letters
[1] a b c
Levels: a b c d e
subdf$letters <- factor(subdf$letters)
> subdf$letters
[1] a b c
Levels: a b c
EDIT
因子页的例子如下:
factor(ff) # drops the levels that do not occur
要从数据框架中的所有因子列中删除级别，您可以使用:
subdf <- subset(df, numbers <= 3)
subdf[] <- lapply(subdf, function(x) if(is.factor(x)) factor(x) else x)
如果你不想要这种行为，不要使用因子，而是使用字符向量。我觉得这比事后修补要好得多。在用read加载数据之前，请尝试以下操作。表或read.csv:
options(stringsAsFactors = FALSE)
缺点是你只能按字母排序。(重新排序是你的朋友情节)
下面是另一种方法，我认为它相当于因子(..)方法:
> df <- data.frame(let=letters[1:5], num=1:5)
> subdf <- df[df$num <= 3, ]
> subdf$let <- subdf$let[ , drop=TRUE]
> levels(subdf$let)
[1] "a" "b" "c"
我写了效用函数来做这个。现在我知道了gdata的drop。水平，看起来很相似。他们在这里(从这里):
present_levels <- function(x) intersect(levels(x), x)
trim_levels <- function(...) UseMethod("trim_levels")
trim_levels.factor <- function(x) factor(x, levels=present_levels(x))
trim_levels.data.frame <- function(x) {
for (n in names(x))
if (is.factor(x[,n]))
x[,n] = trim_levels(x[,n])
x
}
这里有一种方法
varFactor <- factor(letters[1:15])
varFactor <- varFactor[1:5]
varFactor <- varFactor[drop=T]
非常有趣的话题，我特别喜欢因子子选择的想法。我以前遇到过类似的问题，我只是转换成字符，然后再转换回因子。
df <- data.frame(letters=letters[1:5],numbers=seq(1:5))
levels(df$letters)
## [1] "a" "b" "c" "d" "e"
subdf <- df[df$numbers <= 3]
subdf$letters<-factor(as.character(subdf$letters))
另一种方法，但使用dplyr
library(dplyr)
subdf <- df %>% filter(numbers <= 3) %>% droplevels()
str(subdf)
编辑:
同样有效!感谢agenis
subdf <- df %>% filter(numbers <= 3) %>% droplevels
levels(subdf$letters)
查看R源代码中的droplevels方法代码，您可以看到它包装为因子函数。这意味着你基本上可以用因子函数重新创建列。 下面是数据。从所有因子列中删除级别的表方式。
library(data.table)
dt = data.table(letters=factor(letters[1:5]), numbers=seq(1:5))
levels(dt$letters)
#[1] "a" "b" "c" "d" "e"
subdt = dt[numbers <= 3]
levels(subdt$letters)
#[1] "a" "b" "c" "d" "e"
upd.cols = sapply(subdt, is.factor)
subdt[, names(subdt)[upd.cols] := lapply(.SD, factor), .SDcols = upd.cols]
levels(subdt$letters)
#[1] "a" "b" "c"
为了完整起见，现在在forcats包http://forcats.tidyverse.org/reference/fct_drop.html中也有fct_drop。
它与液滴处理NA的方式不同:
f <- factor(c("a", "b", NA), exclude = NULL)
droplevels(f)
# [1] a b <NA>
# Levels: a b <NA>
forcats::fct_drop(f)
# [1] a b <NA>
# Levels: a b
不幸的是，factor()在使用RevoScaleR的rxDataStep时似乎不起作用。我分两步做: 1)转换为字符并存储在临时外部数据帧(.xdf)。 2)转换回因子并存储在确定的外部数据帧中。这消除了任何未使用的因子级别，而无需将所有数据加载到内存中。
# Step 1) Converts to character, in temporary xdf file:
rxDataStep(inData = "input.xdf", outFile = "temp.xdf", transforms = list(VAR_X = as.character(VAR_X)), overwrite = T)
# Step 2) Converts back to factor:
rxDataStep(inData = "temp.xdf", outFile = "output.xdf", transforms = list(VAR_X = as.factor(VAR_X)), overwrite = T)
已经尝试了这里的大多数例子，如果不是全部，但似乎没有一个在我的情况下工作。 经过相当一段时间的斗争，我尝试使用as.character()在因子列上将其更改为带有字符串的col，这似乎工作得很好。
不确定性能问题。
一个真正的droplevels函数是collapse::fdroplevels，它比droplevels快得多，并且不执行任何不必要的匹配或数值制表。例子:
library(collapse)
library(microbenchmark)
# wlddev data supplied in collapse, iso3c is a factor
data <- fsubset(wlddev, iso3c %!in% "USA")
microbenchmark(fdroplevels(data), droplevels(data), unit = "relative")
## Unit: relative
## expr min lq mean median uq max neval cld
## fdroplevels(data) 1.0 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 100 a
## droplevels(data) 30.2 29.15873 24.54175 24.86147 22.11553 14.23274 100 b
谢谢你提出这个问题。然而，以上的解决方案都不适合我。我为这个问题做了一个变通方案，分享它以防其他人偶然发现这个问题:
对于所有包含值为零的级别的因子列，您可以先将这些列转换为字符类型，然后再将它们转换回因子。
对于上面的问题，只需添加以下代码行:
# Convert into character
subdf$letters = as.character(subdf$letters)
# Convert back into factor
subdf$letters = as.factor(subdf$letters)
# Verify the levels in the subset
levels(subdf$letters)
