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"

当前回答

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。

其他回答

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"

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)

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"

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))

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"