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
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
}
其他回答
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$letters)
[1] "a" "b" "c"
已经尝试了这里的大多数例子，如果不是全部，但似乎没有一个在我的情况下工作。 经过相当一段时间的斗争，我尝试使用as.character()在因子列上将其更改为带有字符串的col，这似乎工作得很好。
不确定性能问题。
这是令人讨厌的。我通常是这样做的，以避免加载其他包:
levels(subdf$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$letters)<-c(NA,"a","c",NA,"b")
不能工作。
当你有很多关卡时，这显然不太理想，但对于少数关卡来说，这是快速而简单的。
为了完整起见，现在在forcats包http://forcats.tidyverse.org/reference/fct_drop.html中也有fct_drop。
它与液滴处理NA的方式不同:
f <- factor(c("a", "b", NA), exclude = NULL)
droplevels(f)
# [1] a b <NA>
# Levels: a b <NA>
forcats::fct_drop(f)
# [1] a b <NA>
# Levels: a b
谢谢你提出这个问题。然而，以上的解决方案都不适合我。我为这个问题做了一个变通方案，分享它以防其他人偶然发现这个问题:
对于所有包含值为零的级别的因子列，您可以先将这些列转换为字符类型，然后再将它们转换回因子。
对于上面的问题，只需添加以下代码行:
# Convert into character
subdf$letters = as.character(subdf$letters)
# Convert back into factor
subdf$letters = as.factor(subdf$letters)
# Verify the levels in the subset
levels(subdf$letters)
