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
这里有一种方法
varFactor <- factor(letters[1:15])
varFactor <- varFactor[1:5]
varFactor <- varFactor[drop=T]
其他回答
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。
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)
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
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。
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)
