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

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

其他回答

不幸的是,factor()在使用RevoScaleR的rxDataStep时似乎不起作用。我分两步做: 1)转换为字符并存储在临时外部数据帧(.xdf)。 2)转换回因子并存储在确定的外部数据帧中。这消除了任何未使用的因子级别,而无需将所有数据加载到内存中。

# Step 1) Converts to character, in temporary xdf file:
rxDataStep(inData = "input.xdf", outFile = "temp.xdf", transforms = list(VAR_X = as.character(VAR_X)), overwrite = T)
# Step 2) Converts back to factor:
rxDataStep(inData = "temp.xdf", outFile = "output.xdf", transforms = list(VAR_X = as.factor(VAR_X)), overwrite = T)

从R版本2.12开始,就有了一个droplevels()函数。

levels(droplevels(subdf$letters))

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。

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"

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
}