按因子过滤后如何丢弃未使用的级别？ [复制]

Posted 2023-03-29

【中文标题】按因子过滤后如何丢弃未使用的级别？ [复制]

【英文标题】：How to drop unused levels after filtering by factor? [duplicate]

【发布时间】：2015-01-05 18:10:19

【问题描述】：

这是取自 a fellow SO member 的示例。

# define a %not% to be the opposite of %in%
library(dplyr)
# data
f <- c("a","a","a","b","b","c")
s <- c("fall","spring","other", "fall", "other", "other")
v <- c(3,5,1,4,5,2)
(dat0 <- data.frame(f, s, v))
#  f      s v
#1 a   fall 3
#2 a spring 5
#3 a  other 1
#4 b   fall 4
#5 b  other 5
#6 c  other 2
(sp.tmp <- filter(dat0, s == "spring"))
#  f      s v
#1 a spring 5
(str(sp.tmp))
#'data.frame':  1 obs. of  3 variables:
# $ f: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1
# $ s: Factor w/ 3 levels "fall","other",..: 3
# $ v: num 5

filter() 产生的 df 保留了 所有原始 df 的级别。

在dplyr 框架内删除未使用级别（即"fall" 和"others"）的推荐方法是什么？

【问题讨论】：

我一直在使用电子表格进行数据预处理，但是自从我发现 dplyr 之后，这似乎已经改变了 ;-) 但是，当在电子表格中应用过滤器时，“隐藏" 对于复制/粘贴操作，范围似乎不存在。这就是为什么我在应用filter() 后发现过滤后的内容部分转移到了新的df 时感到惊讶的原因。因此，我询问如何在dplyr 框架内在 内获得相同的效果，并期望可能会有这样的论点。

现在可以完全删除这个问题吗？

如果它会整理环境，我会很乐意这样做。希望两位助手都不会介意否决...

我想他们会...

保持原样。答案显示了dplyr

上的一些额外实现

【参考方案1】：

你可以这样做：

dat1 <- dat0 %>%
  filter(s == "spring") %>% 
  droplevels()

然后

str(df)
#'data.frame':  1 obs. of  3 variables:
# $ f: Factor w/ 1 level "a": 1
# $ s: Factor w/ 1 level "spring": 1
# $ v: num 5

【讨论】：

谢谢！这似乎是一种合乎逻辑的方法。

【参考方案2】：

你可以使用droplevels

 sp.tmp <- droplevels(sp.tmp)
 str(sp.tmp)
 #'data.frame': 1 obs. of  3 variables:
 #$ f: Factor w/ 1 level "a": 1
 #$ s: Factor w/ 1 level "spring": 1
# $ v: num 5

【讨论】：

非常感谢！ while filter()ing 有没有办法做到这一点？

@ils 我猜filter 没有论据来降低级别（据我所知）。