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
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$letters)
其他回答
查看R源代码中的droplevels方法代码，您可以看到它包装为因子函数。这意味着你基本上可以用因子函数重新创建列。 下面是数据。从所有因子列中删除级别的表方式。
library(data.table)
dt = data.table(letters=factor(letters[1:5]), numbers=seq(1:5))
levels(dt$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"
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$letters)
下面是另一种方法，我认为它相当于因子(..)方法:
> df <- data.frame(let=letters[1:5], num=1:5)
> subdf <- df[df$num <= 3, ]
> subdf$let <- subdf$let[ , drop=TRUE]
> levels(subdf$let)
[1] "a" "b" "c"
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)
