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
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))
其他回答
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"
从R版本2.12开始，就有了一个droplevels()函数。
levels(droplevels(subdf$letters))
我写了效用函数来做这个。现在我知道了gdata的drop。水平，看起来很相似。他们在这里(从这里):
present_levels <- function(x) intersect(levels(x), x)
trim_levels <- function(...) UseMethod("trim_levels")
trim_levels.factor <- function(x) factor(x, levels=present_levels(x))
trim_levels.data.frame <- function(x) {
for (n in names(x))
if (is.factor(x[,n]))
x[,n] = trim_levels(x[,n])
x
}
一个真正的droplevels函数是collapse::fdroplevels，它比droplevels快得多，并且不执行任何不必要的匹配或数值制表。例子:
library(collapse)
library(microbenchmark)
# wlddev data supplied in collapse, iso3c is a factor
data <- fsubset(wlddev, iso3c %!in% "USA")
microbenchmark(fdroplevels(data), droplevels(data), unit = "relative")
## Unit: relative
## expr min lq mean median uq max neval cld
## fdroplevels(data) 1.0 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 100 a
## droplevels(data) 30.2 29.15873 24.54175 24.86147 22.11553 14.23274 100 b
另一种方法，但使用dplyr
library(dplyr)
subdf <- df %>% filter(numbers <= 3) %>% droplevels()
str(subdf)
编辑:
同样有效!感谢agenis
subdf <- df %>% filter(numbers <= 3) %>% droplevels
levels(subdf$letters)
