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

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)

其他回答

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)

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。

你所要做的就是在子集设置后再次应用factor()到你的变量:

> subdf$letters
[1] a b c
Levels: a b c d e
subdf$letters <- factor(subdf$letters)
> subdf$letters
[1] a b c
Levels: a b c

EDIT

因子页的例子如下:

factor(ff)      # drops the levels that do not occur

要从数据框架中的所有因子列中删除级别,您可以使用:

subdf <- subset(df, numbers <= 3)
subdf[] <- lapply(subdf, function(x) if(is.factor(x)) factor(x) else x)

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

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))