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
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"
其他回答
这里有一种方法
varFactor <- factor(letters[1:15])
varFactor <- varFactor[1:5]
varFactor <- varFactor[drop=T]
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
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$letters)
[1] "a" "b" "c"
已经尝试了这里的大多数例子，如果不是全部，但似乎没有一个在我的情况下工作。 经过相当一段时间的斗争，我尝试使用as.character()在因子列上将其更改为带有字符串的col，这似乎工作得很好。
不确定性能问题。
谢谢你提出这个问题。然而，以上的解决方案都不适合我。我为这个问题做了一个变通方案，分享它以防其他人偶然发现这个问题:
对于所有包含值为零的级别的因子列，您可以先将这些列转换为字符类型，然后再将它们转换回因子。
对于上面的问题，只需添加以下代码行:
# Convert into character
subdf$letters = as.character(subdf$letters)
# Convert back into factor
subdf$letters = as.factor(subdf$letters)
# Verify the levels in the subset
levels(subdf$letters)
