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$letters)
[1] "a" "b" "c"
其他回答
非常有趣的话题，我特别喜欢因子子选择的想法。我以前遇到过类似的问题，我只是转换成字符，然后再转换回因子。
df <- data.frame(letters=letters[1:5],numbers=seq(1:5))
levels(df$letters)
## [1] "a" "b" "c" "d" "e"
subdf <- df[df$numbers <= 3]
subdf$letters<-factor(as.character(subdf$letters))
这里有一种方法
varFactor <- factor(letters[1:15])
varFactor <- varFactor[1:5]
varFactor <- varFactor[drop=T]
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)
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
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
}
